切换线性随机系统的模式、输入与状态联合估计

本文针对具有未知输入的隐模式切换线性随机系统，提出了一种同时估计模式、输入和状态的滤波算法。该算法采用多模型方法，为每种模式配备一组线性输入与状态滤波器，其核心在于能够找到最可能的模型作为模式估计。我们证明了，通过识别一个关键性质——即一种我们称之为广义新息的特定残差信号是高斯白噪声——利用输入与状态滤波器实现这一点是可行的。我们还对所提算法进行了渐近分析，并给出了渐近收敛到真实模型（一致性）或根据信息论度量收敛到“最接近”模型（收敛性）的充分条件。最后，通过一个交叉路口意图感知车辆的仿真示例，展示了所提方法的有效性。