未知噪声协方差和量测损失概率下分布式多模型自适应融合的估计方法

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未知噪声协方差和量测损失概率下分布式多模型自适应融合的估计方法
申请号:CN202510426367
申请日期:2025-04-07
公开号:CN120354347A
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种未知噪声协方差和量测损失概率下分布式多模型自适应融合的估计方法,在考虑传感器量测的随机损失行为,在传感器节点量测方程中引入一个服从伯努利分布的二元判断因子,进而可将传感器节点量测似然的PDF表示成指数乘积的形式;在KLA‑IMM框架内,通过为未知噪声协方差和二元判断因子分配共轭先验,采用VB技术联合更新状态、噪声协方差和二元判断因子模型条件后验PDF;然后,在混合和输出阶段采取KLA方法融合模型条件进行估计,获得基于VB的集中式自适应交互多模型滤波器;再通过使用基于协方差交叉技术的扩散策略,将获得的基于VB的集中式自适应交互多模型滤波器扩展应用到分布式场景中,再获得基于VB的分布式自适应交互多模型滤波器。
技术关键词
传感器节点 协方差矩阵 多模型 分布式场景 估计方法 局部先验信息 滤波器 贝叶斯准则 参数 量测噪声 分布式算法 变量 数学 因子 状态更新 变分贝叶斯 状态空间模型 启发式方法 指数