初始化参数和状态。
E步骤:使用当前参数估计,通过EKF估计状态和协方差。
M步骤:在E步骤中估计的状态基础上,使用EM算法更新参数估计。
重复步骤2和3,直到参数和状态估计收敛。
期望最大化的卡尔曼滤波算法
期望最大化EKF算法结合了EM算法和EKF的特点,主要用于在非线性动态系统中同时估计状态和参数。其基本步骤如下: