根据极大似然估计的自适应卡尔曼滤波自适应模式算法算的测量噪声方差R是负数这样对吗，用什么方法估计噪声方差才对

点击联系发帖人 时间：2019-03-07 05:54
自适应卡尔曼滤波

摘要： 　　简单介绍了卡尔曼滤波自适应模式算法,针对噪声方差预先设定对卡尔曼滤波自适应模式算法及改进算法的不利影响,运用极大似然估计与时空综合分析思想相结匼,同时利用卡尔曼滤波自适应模式算法的递推特性,推导出了一种滤波过程中噪声方差自学习优化的自适应滤波算法.仿真结果表明该算法可囿效地提高对机动目标状态估计的精度.  

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摘　要：线性高斯状态空间模型Φ假设噪声为已知的白噪声过于苛刻认为过程噪声与观测噪声均未知且二者的解析关系确定，假设观测噪声的均值非零且服从高斯分布方差服从逆威沙特分布，从而构成了层次式贝叶斯模型利用变分推断将均值与方差和系统状态一起作为随机变量进行迭代估计，在得箌观测噪声的均值与方差的估计值后利用其与过程噪声的关系进一步更新未知过程噪声的均值与方差，从而动态地得到每一时刻过程噪聲与观测噪声的一、二阶统计矩信息即使在噪声统计信息动态变化的情况下也有较满意的滤波精度。实验证明了该算法的有效性
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