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异常值不敏感卡尔曼滤波：理论与应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的高维度非高斯状态空间模型、非线性且可能是混沌动力学以及空间与时间稀疏的观测的过滤方法。该方法使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想来产生高维度下的坚韧的集成近似过滤分布。该框架在混沌区域的 Lorenz-96 模型的挑战配置下实现了最先进的跟踪性能。
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关键要点
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提出了一种新的高维度非高斯状态空间模型的过滤方法。
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该方法适用于非线性且可能是混沌动力学以及空间与时间稀疏的观测。
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使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想来产生坚韧的集成近似过滤分布。
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方法是集成卡尔曼滤波器（EnKF）的自然推广，使用随机或确定性耦合进行非线性更新。
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非线性更新降低了EnKF的固有偏差，计算成本仅增加少量。
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引入了维度可扩展性的非高斯本地化方法，避免了重要性采样。
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在混沌区域的Lorenz-96模型的挑战配置下实现了最先进的跟踪性能。
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