BriefGPT - AI 论文速递
·
使用变分推断学习最优滤波器
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文提出了一种新的过滤方法，用于处理高维度的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。该方法使用交通测度、凸优化和概率图模型的思想，生成高维度下的坚韧的集成近似过滤分布。通过使用非线性更新，可以降低集成卡尔曼滤波器（EnKF）的固有偏差，同时计算成本较低。此外，还引入了维度可扩展性的非高斯本地化方法。该方法在混沌区域的 Lorenz-96 模型中取得了最先进的跟踪性能。
🎯
关键要点
- 提出了一种新的过滤方法，处理高维度的非高斯状态空间模型和非线性动力学。
- 该方法结合交通测度、凸优化和概率图模型的思想，生成坚韧的集成近似过滤分布。
- 使用非线性更新降低集成卡尔曼滤波器（EnKF）的固有偏差，且计算成本较低。
- 引入维度可扩展性的非高斯本地化方法，避免重要性采样。
- 在混沌区域的Lorenz-96模型中实现了最先进的跟踪性能。
➡️
