基于高斯混合近似的有色噪声下跳变马尔可夫非线性系统的自适应滤波器

摘要

本文提出了有色噪声下跳变马尔可夫非线性系统的自适应高斯和滤波器.这里,所考虑的系统转换为噪声不相关下的非线性系统,但同时包含双马尔可夫跳变参数.对于转换后的等价系统,定义了包含相邻时刻双马尔可夫跳变参数的所有可能取值的假设集.通过递推,得到状态后验概率密度.在每一可能假设下,基于高斯混合密度近似后验密度,得到该系统的自适应高斯和滤波器.同时,基于由假设概率预测反应的占优模型应受更多关注的事实,针对每一可能下的模型,提出了一种自适应地高斯分量分配策略.与交互式多模型无迹卡尔曼滤波相比,仿真结果表明所提方法具有更高的精度.