摘要：在信号滤波算法优化问题的研究时,扩展卡尔曼滤波算法的精度依赖于系统模型精确性。采用一种改进的扩展卡尔曼滤波算法研究了状态量和观测量相同的系统。用滤波后的状态量和当前观测量以得到实时噪声,求出过程噪声方差阵,在此基础上利用支持向量回归机算法对过程噪声方差阵进行训练,从而得到新的过程噪声方差阵,用此阵作为下一次扩展卡尔曼滤波的过程方差阵,以后继续上述迭代过程。结果证明方法极大的提高了滤波精度。仿真说明方法的有效性。

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