二维码（扫一下试试看！） | | 基于投影正交化的状态空间模型降维研究 | | Dimensionality Reduction of State-Space Model Based on Projection Theory and Orthogonalization | | 投稿时间：2016-01-12 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2017.04.015 | | 中文关键词:卡尔曼滤波卡尔曼平滑Durbin and Koopman抽样系统仿真 | | English Keywords:Kalman filterKalman smootherDurbin and Koopman samplingsimulation | | 基金项目:国家社会科学基金资助项目（14BTJ026）；国家自然科学基金资助项目（71572008，71372090） | | | 摘要点击次数:1093 | | 全文下载次数:1109 | | 中文摘要: | | 提出一种改进型状态空间系统设定，当状态变量的滞后项存在时，可以不改变变量的维度直接估计，且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效。改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定，极大地降低了计算的复杂度，扩展了模型的应用范围。此外，使用Durbin and Koopman（D-K）抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计。随后使用仿真实验，对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长，发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微，但是计算时长大幅降低且精度提升。而D-K抽样法的效率，相比传统卡尔曼平滑法也有着显著的提升。仿真结果证实了降维方法的有效性。 | | English Summary: | | A new setting method was proposed for state space system, being able to estimate state space directly without increasing the dimension of state variables when a lagged state variable existed in measurement equation. The improved state-space system can be estimated still by the regular Kalman filter and have a strongly improvement in point estimate. Moreover, the Durbin and Koopman(D-K) sampling methodology can be utilized to smooth the state variable for Kalman smoother. A simulation experiment of the improved state-space system and comparison with the traditional method were conducted. The results show that, when in point estimation, the value of two systems is almost the same, but the improved model can reduce the computational time. Furthermore, D-K method seems more efficient comparing with the Kalman smoother, validating the efficiency of the posed method. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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