自适应卡尔曼滤波的系统噪声协方差和量测噪声协方差怎么计算

自适应卡尔曼滤波的系统噪声协方差和量测噪声协方差的计算是基于已知的函数关系和变分贝叶斯推断方法进行的。

具体来说，系统噪声协方差和量测噪声协方差的计算步骤如下：

1. 首先，假设系统噪声方差和量测噪声方差之间的函数关系已知。

2. 初始时刻，可以将系统噪声协方差和量测噪声协方差设置为一个初始值。

3. 在每个时间步骤中，根据变分贝叶斯推断方法，通过对已有的观测数据进行估计，更新系统噪声协方差和量测噪声协方差。

4. 在更新过程中，可以根据观测值与估计值之间的残差来调整系统噪声协方差和量测噪声协方差。如果残差较大，可以增大噪声协方差以提高系统的适应性；如果残差较小，可以减小噪声协方差以提高估计的准确性。

需要注意的是，当同时增加或减小系统噪声协方差和量测噪声协方差时，可能会导致滤波发散，因此在计算过程中应当保持二者之间的变化方向相反。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 (2012年)](https://download.csdn.net/download/weixin_38626928/19000224)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【笔记】自适应卡尔曼滤波 Adaptive Extended Kalman Filter](https://blog.csdn.net/zhoupian/article/details/125749340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【多源融合】自适应卡尔曼滤波的多种形式：遗忘卡尔曼滤波、渐消记忆卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/weiziqi_fan/article/details/127721846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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