线性动态系统基于块采样的卡尔曼平滑推理算法

摘要

针对线性动态系统在复杂噪声环境中的不确定性的传递问题,提出了用块采样推理方法逼近状态和噪声的后验分布.该方法在时序采样中,样本在基于条件独立性准则下可一次性更新,这通常比单独更新来得简单和有效.通过引入Dirichlet过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM),能够较方便地获得马尔科夫链式样本.结合卡尔曼平滑技术,使块采样算法能够在分布空间逼近基础上取得较高的精度.仿真结果显示,块采样平滑算法具有较好的效果.