不带Diophantine方程的多通道最优去卷滤波器

用时域上的现代时间序列分析方法 ,基于 ARMA新息模型和白噪声估值器 ,分别提出了在 ARMA新息滤波器形式下和在 Wiener滤波器形式下的新的渐近稳定的多通道最优去卷滤波器 .它们避免了求解 Diophantine方程 ,可统一处理去卷滤波、平滑和预报问题 .还给出了ARMA新息滤波器和 Wiener去卷滤波器之间的关系 .

Wiener去卷滤波器设计新方法

应用现代时间序列分析方法 ,提出了多通道 Wiener去卷滤波器设计的一种新的时域方法 .它的特点是基于 ARMA新息模型可简单地得到渐近稳定的 Wiener去卷滤波器 ,避免了求解 Diophantine方程 ,减小了计算负担 ,且可统一处理去卷滤波、平滑和预报问题 .仿真例子说明了其有效性 .

多变量自校正去卷滤波器

本文用现代时间序列分析方法,对于通过已知线性系统被观测的未知多变量 ARMA信号,提出了一种新的自校正去卷滤波器。它由三部分组成:1)ARMA 新息模型的在线辨识;2)计算观测白噪声自校正滤波器和观测信号的自校正预报器;3)得到多变量 ARMA信号自校正去卷波滤器。仿真例子说明了其有效性。

非平稳ARMA信号自校正去卷滤波器

本文用现代时间序列分析方法［１］，对于通过已知线性系统被观测的未知非平稳ＡＲＭＡ输入信号．提出了一种新的自校正递推去卷滤波器，它可用ＡＲＭＡ新息滤波器形式表示，适用于非最小相位和不稳定的线性观测系统．仿真例子说明了其有效性．

多通道非平稳ARMA信号自校正去卷滤波器

对于通过一个已知的线性系统被观测的多通道非平稳ARMA信号,本文用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了自校正去卷滤波新方法,仿真例子说明了其有效性。

多变量自校正递推去卷滤波器

本文用时域上的新息分析方法，对于线性多变量系统的输入信号，提出了一种新的自校正递推去卷滤波器，它具有ＡＲＭＡ新息滤波器形式，可处理多变量非平稳ＡＲＭＡ输入信号、不稳定和／或非最小相位系统。仿真例子说明了其有效性。

带有色观测噪声的多变量自校正去卷滤波器

本文运用新息理论和射影的方法。

用时域方法设计多通道Wiener去卷滤波器

基于ＡＲＭＡ 新息模型和Ｗｉｅｎｅｒ状态估值器，提出多通道Ｗｉｅｎｅｒ去卷滤波器设计的一种新的时域方法，给出了渐近稳定的递推Ｗｉｅｎｅｒ去卷滤波器，可统一处理去卷滤波、平滑和预报问题。同频域上的多项式方法相比，避免了求解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程，且便于实时应用。

稳态Kalman去卷滤波器及其应用

应用现代时间序列分析方法,基于非递推状态估计理论和ARMA新息模型,提出了含多重观测滞后系统的稳态Kalman去卷滤波器,并给出了它在跟踪系统中的仿真应用例子。

网络、滤波、滤波器

Y2001-62866-355 0120717DS-CDMA 移动系统信道估计的阶自适应滤波器=Anorder-adaptive filter for channel estimation in DS-CDMAmobile systems[会,英]/Zhou,C.-H.&Meng,L.//2000 International Conference on Communication Tech-nology Proceedings Vol.Ⅰ ofⅡ.—355～358(HC)本文提出 DS-CDMA