一种基于改进卡尔曼滤波算法的线性系统延迟概率估计方法

本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波算法的线性系统延迟概率估计方法，属于信号处理技术领域。本发明通过引入离散伯努利随机变量和构建分层高斯状态空间模型，将复杂的概率分布转换为易处理的形式，便于实现高效的联合估计，能够在线自适应地估计未知且时变的延迟概率，提高状态估计的精度和稳定性，适用于具有一步随机延迟测量的线性系统，尤其适用于视觉惯性里程计(VIO)系统的状态估计。