基于參數(shù)解耦的變分貝葉斯自適應(yīng)卡爾曼濾波

摘要： 針對(duì)噪聲協(xié)方差矩陣失配情況下的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，本文基于變分貝葉斯框架，提出了一種適用于過(guò)程噪聲協(xié)方差矩陣和測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣均未知條件下的參數(shù)解耦的變分貝葉斯自適應(yīng)卡爾曼濾波算法。所提算法選取預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣作為變分優(yōu)化變量，并引入了其馬爾可夫演化模型，構(gòu)造了參數(shù)解耦的變分推斷模型。同時(shí)，采用固定點(diǎn)迭代優(yōu)化實(shí)現(xiàn)狀態(tài)、預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣和測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣的聯(lián)合后驗(yàn)概率分布求解，...