深度贝叶斯滤波在贝叶斯可信数据同化中的应用

提出了用于非线性状态空间模型的深度贝叶斯滤波（DBF）方法，通过构建新的潜在变量并利用高斯逆观测算子进行数据同化，使得 DBF 的后验分布始终保持高斯性质，克服了采样误差积累的问题，并在各种任务和条件下优于基于模型和潜在同化方法。