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Maximum likelihood estimation using square root information filters

机译：使用平方根信息滤波器的最大似然估计

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The maximum likelihood parameter estimation algorithm is known to provide optimal estimates for linear time-invariant dynamic systems. However, the algorithm is computationally expensive and requires evaluations of the gradient of a log likelihood function and the Fisher information matrix. By using the square-root information filter, a numerically reliable algorithm to compute the required gradient and the Fisher information matrix is developed. The algorithm is a significant improvement over the methods based on the conventional Kalman filter. The square-root information filter relies on the use of orthogonal transformations that are well known for numerical reliability. This algorithm can be extended to real-time system identification and adaptive control.
机译：已知最大似然参数估计算法可以为线性时不变动态系统提供最佳估计。然而，该算法在计算上昂贵并且需要对数似然函数和费舍尔信息矩阵的梯度的评估。通过使用平方根信息滤波器，开发了一种数值可靠的算法来计算所需的梯度和Fisher信息矩阵。该算法是对基于传统卡尔曼滤波器的方法的重大改进。平方根信息过滤器依赖于众所周知的数值可靠性正交变换的使用。该算法可以扩展到实时系统识别和自适应控制。

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