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基于卡尔曼滤波的极大似然估计 ) V* g. _' ^: z- }% }5 K3 {
一、输出误差法4 N& l% K, y& }5 H9 ^4 G
二、方程误差法4 W. o/ v% l- @6 Z, U
三、最大似然递推算法
" @# |9 b" y( K8 `四、最大似然近似算法: _' J) n. L( Q
五、修正最大似然准则
$ o" O, t2 j2 H! C
9 q& W# D0 O3 p. i! r5 [, t: R" w, |9 G
一、输出误差法
B' V! {4 Y0 o) u' [/ o非线性系统若初值准确，即初始方差为0；又若系统过程噪声很小，可忽略不计，此时协方差矩阵的解为零，Kalman增益矩阵也为0，即状态预估值就是状态本身，于是新息等于输出误差:: |) O2 Q) B! A1 K& {
8 d1 m* ^# b& v( G1 m& w5 i: m
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7 V# D7 P- |' h% X
& i ^" m( w0 d进而有准则函数：" ~; N$ b* b# Q; a5 M& Y9 r1 I
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* ^# t9 k1 o I; \# i
% w- _# A' H+ K/ M% d5 d上式相当于以测量噪声的协方差矩阵的逆
为权的加权最小二乘估计，称之为输出误差法。当测量噪声的特性已知，直接采用牛顿一拉夫逊算法，即可对参数进行估计。3 f8 R4 F3 \' D7 n/ b) C) f$ g( Y
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发表于 2020-1-6 14:14
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