基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波
吴俊峰1
徐嵩2
1.西安理工大学,西安,7100482.95910部队,甘肃酒泉,735018
摘要：针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法.解决了2个关键问题:一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题.仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度.
关键词：自适应Kalman滤波变分贝叶斯方法双尺度估计启发式算法
分类号：TN967.2(无线电导航)
资助基金：国家自然科学基金(61772416)陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ6065)陕西省教育厅重点实验室项目(17JS098)基础研究项目(15JK1535)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 79-85 )
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