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申请/专利权人:同济大学
摘要:本发明公开了一种针对状态相关数据缺失问题的EM迭代滤波算法,包括:S1、进行离线计算,通过混合高斯模型拟合静态的观测拒绝域,EM算法离线计算拟合的参数;S2、进行在线估计,通过在每次迭代中,从t=1到T依次迭代估计,每个时刻的估计包含求期望步骤和极大化步骤两个阶段;其中求期望步骤为在上一轮迭代值的基础上,求关于隐变量的期望;极大化步骤包括预测和更新两个步骤。根据本发明,解决了状态相关数据缺失引入的非线性问题和耦合问题,克服了观测模型中隐变量对估计造成的困难,显著提高了估计的鲁棒性和准确性,提高了计算的高效性。
主权项:1.一种针对状态相关数据缺失问题的EM迭代滤波算法,其特征在于,包括以下步骤:S1、进行离线计算,通过混合高斯模型拟合静态的观测拒绝域,EM算法离线计算拟合的参数;S2、进行在线估计,通过在每次迭代中,从t=1到T依次迭代估计,每个时刻的估计包含求期望步骤和极大化步骤两个阶段;其中求期望步骤为在上一轮迭代值的基础上,求关于隐变量的期望;极大化步骤包括预测和更新两个步骤,具体的预测步骤根据先验信息和上一时刻的估计值预测该时刻的估计值和方差;更新步骤根据测量值和E步求出的参数更新预测步中得到的估计值和方差。
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权利要求:
百度查询: 同济大学 一种针对状态相关数据缺失问题的EM迭代滤波算法
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