高斯因子結(jié)構(gòu)變分推斷的導彈軌跡學習與估計

摘要： 針對具有非線性批量狀態(tài)的彈道導彈的狀態(tài)難以預(yù)測和高斯變分推斷估計方法存在迭代誤差大、估計時間久等缺點，提出一種具有因子結(jié)構(gòu)協(xié)方差的高斯變分推斷方法.通過對協(xié)方差進行分解，將所有參數(shù)之間的協(xié)方差關(guān)系轉(zhuǎn)化為矩陣中部分主要參數(shù)之間的聯(lián)系.同時采用隨機梯度上升方法、重參數(shù)化技巧以及自適應(yīng)學習率方法對變分下界以及變分參數(shù)進行迭代優(yōu)化，獲取最優(yōu)參數(shù).通過該算法對導彈狀態(tài)估計實例分析，并與基... （共8頁）