卡尔曼滤波估计时变参数

卡尔曼滤波器是一种以模型为基础的算法，用于估计目标的最大概率所在位置。在卡尔曼滤波算法中，需要提供目标运动的模型、协方差矩阵、观测值协方差等先验参数。对于估计时变参数的问题，可以使用一种叫做"Backprop KF"的方法，即反向传播卡尔曼滤波。这种方法能够学习判别性的确定性状态估计器，从而实现对时变参数的估计。具体而言，反向传播卡尔曼滤波使用反向传播算法来计算卡尔曼增益的梯度，并更新模型参数以适应时变参数。通过这种方法，可以在卡尔曼滤波中估计时变参数，并提高估计的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卡尔曼滤波算法](https://blog.csdn.net/Dr_Jack/article/details/129005622)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【自动驾驶】学习卡尔曼滤波（一）——线性卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/weixin_42301220/article/details/124578094)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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