具有删失测量的卡尔曼滤波
信号处理
2020-02-21 v1 统计方法学
摘要
本文研究当过程测量被删失时的卡尔曼滤波问题。删失测量由 I 型 Tobit 模型描述，为一维且具有两个删失限，而（隐藏）状态向量为多维度。针对该模型，通过卡尔曼滤波类型的递归算法给出状态向量的贝叶斯估计。实验展示了该算法的有效性与适用性。实验表明，所提方法在最小化计算成本以及合成与真实数据集的总体均方根误差（RMSE）方面优于其他滤波方法。
引用
@article{arxiv.2002.08597,
title = {Kalman Filtering With Censored Measurements},
author = {Kostas Loumponias and George Tsaklidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.08597},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 3 figures