【经典参数估计与融合估计算法]3极大验后估计由此，可得PEMA=ERMAEMA= (HTR-1H +P-1)-I[HTR-1H + P-1](HTR-"H + P-1)-1= (HTR-H + P-1)-1总结起来，极大验后估计即为MA=PEMA(P-1+HTR-12)(11)PaMA=(HTR-1H+P-1)-1当无先验信息时，P-1=0.可见，此时极大验后估计与最小二乘估计、极大似然估计都是一致的。10/32Dr. Yuan-Li CaiXi'an Jiaotong University
3 极大验后估计 『经典参数估计与融合估计算法』 由此，可得 Px˜MA = Ex˜MAx˜ T MA = (HT R−1H + P −1 x ) −1 [HT R−1H + P −1 x ](HT R−1H + P −1 x ) −1 = (HT R−1H + P −1 x ) −1 总结起来，极大验后估计即为 xˆMA = Px˜MA(P −1 x x¯ + HT R−1z) Px˜MA = (HT R−1H + P −1 x ) −1 (11) 当无先验信息时，P −1 x = 0. 可见，此时极大验后估计与最小二乘估计、极 大似然估计都是一致的。 Dr. Yuan-Li Cai 10/32 Xi’an Jiaotong University
【经典参数估计与融合估计算法]最小方差估计4最小方差估计对于系统（1)，最小方差估计即为线性最小方差估计。假设~N(,P）,且与~N(O,R)无关.因为MV=+PaP-1(z-)：注11/32Dr. Yuan-Li CaiXi'an Jiaotong University
4 最小方差估计 『经典参数估计与融合估计算法』 4. 最小方差估计 对于系统 (1)，最小方差估计即为线性最小方差估计。假设 x ∼ N(x, P ¯ x)，且与 v ∼ N(0, R) 无关. 因为 xˆMV = x¯ + PxzP −1 z (z − z¯)，注 Dr. Yuan-Li Cai 11/32 Xi’an Jiaotong University