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一般相关量测噪声线性系统的递推状态估计 被引量:4
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作者 韩崇昭 王洁 李晓榕 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第8期23-26,共4页
为了得到具有一般相关量测噪声线性系统的递推滤波算法 ,将该问题转化为具有相关量测单值随机向量的滤波问题 ,根据单值随机向量的线性无偏最小方差估计算法 ,导出了量测噪声为一般相关鞅差序列的线性系统的最优递推状态估计滤波算法 .... 为了得到具有一般相关量测噪声线性系统的递推滤波算法 ,将该问题转化为具有相关量测单值随机向量的滤波问题 ,根据单值随机向量的线性无偏最小方差估计算法 ,导出了量测噪声为一般相关鞅差序列的线性系统的最优递推状态估计滤波算法 .通过数值仿真 ,将该算法与假定量测噪声不相关时的Kalman滤波算法进行了比较 ,证明了该算法的有效性 . 展开更多
关键词 噪声 KALMAN滤波 线性系统 递推状态估计
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一类相关噪声下离散线性系统的递推状态估计
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作者 段战胜 韩崇昭 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期792-794,共3页
已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最... 已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最小方差估计准则下,推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法。通过Monte Carlo仿真,与假定系统噪声和量测噪声互不相关的Kalman滤波算法进行了比较,进一步表明了新算法的有效性。 展开更多
关键词 递推状态估计 线性无偏最小方差估计 相关噪声 采样离散化
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