[1]赵凯 王爱平 吴刚.非高斯噪声下Kalman滤波熵理论算法研究[J].计算机技术与发展,2008,(06):40-42.
　ZHAO Kai,WANG Ai-ping,WU Gang.Kalman Filter Algorithm under Non- Guassian Noises Using Entropy Theory[J].,2008,(06):40-42.
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非高斯噪声下Kalman滤波熵理论算法研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年06期
页码:
40-42
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Kalman Filter Algorithm under Non- Guassian Noises Using Entropy Theory
文章编号:
1673-629X（2008）06-0040-03
作者:
赵凯 王爱平 吴刚
安徽大学计算与信号处理教育部重点实验室
Author(s):
ZHAO Kai; WANG Ai-ping; WU Gang
Ministry of Education Key Lab. of Intelligent Computing ＆ Signal Processing, Anhui University
关键词:
Kalman滤波器; 滤波; 熵; 概率密度
Keywords:
Kalman filter;  noises;  entropy;  probability
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
从一个新的角度结合具体的算法讲述了Kalman滤波器的原理，并对噪声为非高斯情况下结合熵的理论提出了假设，解决了噪声为非高斯情形下的滤波器设计的瓶颈。传统的Kalman滤波器是在噪声为高斯的情形下得出的最优滤波估计，但是现实生活中大多数噪声却是未知的、不确定性并且非高斯的。为了清楚说明熵原理应用于非高斯滤波器的设计结果，运用了数学统计的方法，对比滤波效果，说明了其可行性，证明了这种方法更适应于对噪声情况未知、参数不明确的情况，为研究广义噪声的随机系统提出了一种新的通用的解决途径
Abstract:
Describes the principle of the Kalman filter from a new perspective, where a specified algorithm has been developed on the assumption that the entropy theory could be used for the design of the Kalman filter under non - Guassian noises. Traditional Kalman

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（60472065）赵凯（1981-），男，安徽淮北人，硕士研究生，研究方向为智能计算；王爱平，硕士，教授，研究方向为基于残差分布的波形研究
更新日期/Last Update: 1900-01-01