多通道带乘性噪声系统的最优固定域平滑算法

在以往的乘性噪声系统的观测模型中 ,由于假定各通道的乘性噪声是完全相同的 ,因此并不是真正的多通道系统。而本文则考虑各通道乘性噪声不同的情况 ,即真正意义上的多通道带乘性噪声系统。在褚东升等“噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波”的基础上 ,进一步给出了固定域平滑算法。该算法在线性最小方差意义下为最优的。通过仿真计算 。

一类带乘性噪声多通道非线性系统的平滑算法

在各通道乘性噪声不同的情况下,针对多通道带乘性噪声非线性系统的状态估计问题,提出1种状态平滑算法。该算法运用扩展卡尔曼滤波方法先根据全部观测数据对状态进行滤波估计,并存储一步预测估计值和一步预测估计误差的方差,利用存储的数据进行递推运算,得到状态的固定域平滑估计。仿真结果表明平滑算法较滤波算法精确性更高,稳定性更强。

多尺度带乘性噪声系统的最优状态平滑算法

针对多尺度带乘性噪声系统,在多尺度最优滤波融合的基础上,进行状态最优固定域平滑算法的研究。通过推广得到的平滑算法需要大量的局部传感器参数,而分布式多尺度滤波融合后不能保留这些信息。针对这一弊端对算法进行改进,推导出仅使用融合后的一步预测及滤波值的平滑算法。该算法在线性最小方差意义下是最优的。计算机仿真验证了算法的可行性。

带乘性噪声系统双滤器平滑及反褶积算法

在带乘性噪声系统（ＳＭＮ）间接平滑算法的基础上，通过构造一种新的ＳＭＮ逆向信息滤波算法，建立了ＳＭＮ的双滤器平滑和反褶积算法；为解决ＳＭＮ最优估计问题提供了新的方法。