观测噪声方差变化条件下系统状态估计方法

针对观测噪声方差时变情况下,非线性系统状态估计精度不高的问题,提出了一种改进的容积卡尔曼滤波方法。该方法首先采用变分贝叶斯滤波对系统的状态和观测噪声进行在线实时估计,保证了最新观测信息对参量的修正作用;接着,将估计的结果引入到传统容积卡尔曼滤波框架内实现非线性系统状态的迭代估计。仿真结果表明,该方法较好地改善了噪声统计特性时变情况下的估计精度,有效扩展了容积卡尔曼滤波在非线性系统状态估计方法中的应用范围。