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一种Kalman平滑器新算法

A NEW APPROACH OF DESIGNING KALMAN SMOOTHER
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摘要 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,本文提出了一种Kalman平滑器新算法。它不用解Riccati方程,并且可以统一的处理预报、滤波和平滑问题,估值器具有渐近稳定性。仿真例子说明了本算法的有效性。 Using modem time- series analysis method, based on the autoregressive moving average (AR-MA)innovation model and white noise estimators, a new algorithm of Kalman smoother is presented. The computation of the Riccati equation is avoided. They can handle the prediction, filtering and smoothing problems in a unified framework, and have the asymptotic stability. Simulation example shows the validity of the new algorithms.
出处 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第1期59-61,共3页 Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金 (69774019)
关键词 Kalman平滑器 算法 现代时间序列分析方法 渐近稳定性 白噪声估值器 ARMA新息模型 modem time - series analysis method Kalman smoother the asymptotic stability
  • 相关文献

参考文献6

  • 1邓自立.[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2000.
  • 2Deng Zi - Li, Zhang Huan - Shui, Liu Shu - Jun, Zhou Lu. Optimal and Self- Tuning White Noise Estimators with Applications to Deconvolution and Filtering Problems[J]. Outomatica, 1996,32(2) : 199 - 216.
  • 3MeditchJS.随机最优线性估计与控制[M].哈尔滨:黑龙江人民出版社,1984..
  • 4Deng Zi-Li, Zhang Huan-Shui, Liu Shu-Jun,Zhou Lu. Optimal and Self- Tuning White Noise Estimators with Applications to Deconvolution and Filtering Problems[J]. Outomatica, 1996,32(2): 199 - 216.
  • 5邓自立.[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2000.
  • 6MeditchJ S.随机最优线性估计与控制[M].哈尔滨:黑龙江人民出版社,1984..

共引文献1

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