高斯因子結構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構協方差的高斯變分推斷方法.通過對協方差進行分解，將所有參數之間的協方差關系轉化為矩陣中部分主要參數之間的聯系.同時采用隨機梯度上升方法、重參數化技巧以及自適應學習率方法對變分下界以及變分參數進行迭代優(yōu)化，獲取最優(yōu)參數.通過該算法對導彈狀態(tài)估計實例分析，并與基... （共8頁）