【摘 要】
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卡尔曼滤波器被广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题.然而,在实际应用中过程噪声与系统模型参数先验信息未知，且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难.针对具有噪声信息与状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法.该算法设计多个模型并行的方式对系统不确定进行处理,对于每个模型,建立Skew-T分布非对称重尾噪声表示模型,为解决过程噪声与系统协方差相互耦合难以求解的问
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2022YFE0123400）； 陕西省技术创新引导专项项目（2022QFY01-16）； 陕西省重点研发计划项目；
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卡尔曼滤波器被广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题.然而,在实际应用中过程噪声与系统模型参数先验信息未知，且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难.针对具有噪声信息与状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法.该算法设计多个模型并行的方式对系统不确定进行处理,对于每个模型,建立Skew-T分布非对称重尾噪声表示模型,为解决过程噪声与系统协方差相互耦合难以求解的问题,利用逆威沙特分布对系统预测协方差矩阵进行描述,并通过变分贝叶斯推理递归计算系统状态的后验分布.仿真结果与实验验证表明,在噪声信息与状态模型不确定条件下,广义交互式多模型自适应滤波算法具有较高的估计精度.
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公益性岗位是政府为解决失业问题而实施的一项重大就业援助政策。20世纪90年代，随着国企改革的逐步深入，大批下岗失业者涌入了劳动力市场，如何妥善解决下岗问题，帮助这些失业者重新找到工作，是当时我国就业工作的重点。21世纪以来，全国各地劳动保障机构都在积极发展公益性岗位，以解决就业困难问题。开设公益性岗位的意义不仅是为失业人员提供一次新的工作机会，也可以有效扩大社会公共服务的供应。此政策已经实施10多
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