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基于序贯小批量随机梯度下降算法的自适应卡尔曼滤波噪声协方差估计( Noise Covariance Estimation in Adaptive Kalman Filtering via sequential Mini-batch Stochastic Gradient Descent Algorithms )
HS Kim L Zhang A Bienkowski K Pattipati
卡尔曼滤波器中未知噪声协方差的估计是一个在广泛应用中具有重要实际意义的问题。虽然这个问题有很长的历史,但用于估计它们的可靠算法很少,并且协方差可识别性的充要条件直到最近还存在争议。协方差估计的充要条件和批量估计算法。本文提出了用于自适应Kalman滤波器中噪声协方差估计的随机梯度下降(SGD)算法,对于相似或更好的均方根误差(RMSE),该算法比批处理方法快一个数量级,并且适用于噪声协方差偶尔会上升或下降未知幅度的非平稳系统。新算法的计算效率源于自适应的收敛阈值、对样本互相关的递归衰落记忆估计和加速的SGD算法。在多个测试案例上对所提出的方法进行了比较评估,证明了其计算效率和准确性。

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