一种针对状态相关数据缺失问题的EM迭代滤波算法

本发明公开了一种针对状态相关数据缺失问题的EM迭代滤波算法，包括：S1、进行离线计算，通过混合高斯模型拟合静态的观测拒绝域，EM算法离线计算拟合的参数；S2、进行在线估计，通过在每次迭代中，从t＝1到T依次迭代估计，每个时刻的估计包含求期望步骤和极大化步骤两个阶段；其中求期望步骤为在上一轮迭代值的基础上，求关于隐变量的期望；极大化步骤包括预测和更新两个步骤。根据本发明，解决了状态相关数据缺失引入的非线性问题和耦合问题，克服了观测模型中隐变量对估计造成的困难，显著提高了估计的鲁棒性和准确性，提高了计算的高效性。