針對線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型中的噪聲統(tǒng)計特性時變時,變分貝葉斯自適應(yīng)卡爾曼濾波效果會受影響的問題,提出了基于強(qiáng)跟蹤原理的改進(jìn)算法。該算法選擇測量噪聲模型為逆Wishart分布,將系統(tǒng)狀態(tài)與時變的測量噪聲協(xié)方差作為待估參數(shù),利用變分貝葉斯方法對二者迭代遞推估計。測量噪聲協(xié)方差的最優(yōu)估計結(jié)果再作為時變參數(shù)引入到基于強(qiáng)跟蹤原理的次優(yōu)漸消因子中,以提高其對狀態(tài)預(yù)測協(xié)方差的修正精度。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法在噪聲時變的線性高斯系統(tǒng)中能自適應(yīng)地跟蹤測量噪聲協(xié)方差,有效克服過程噪聲協(xié)方差時變的影響,估計結(jié)果的收斂速度和精度有很大改善。 

【文章來源】：電光與控制. 2020,27(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 問題描述
2 強(qiáng)跟蹤變分貝葉斯卡爾曼濾波算法
    2.1 變分貝葉斯自適應(yīng)卡爾曼濾波
        2.1.1 預(yù)測過程
        2.1.2 變分更新過程
    2.2 引入次優(yōu)漸消因子改進(jìn)
    2.3 ST-VBAKF算法遞推步驟
3 仿真與分析
    3.1 系統(tǒng)狀態(tài)估計效果及計算復(fù)雜度分析
    3.2 固定噪聲協(xié)方差初值設(shè)定魯棒性能分析
    3.3 測量噪聲協(xié)方差跟蹤效果分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3446560