基于变分推断的一般噪声自适应卡尔曼滤波

摘要：

线性高斯状态空间模型中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，在得到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声与观测噪声的一、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。

关键词：自适应滤波、变分推断、参数估计、非零均值噪声

分类号：V448.2(航天仪表、航天器设备、航天器制导与控制)

资助基金：国家自然科学基金61102107，61374208；中央高校基本科研业务费专项资金HEUCFX41310资助课题

在线出版日期：2014-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1466-1472