基于Kalman滤波的Wiener状态估值器

应用经典稳态Kalman滤波理论提出了设计Wiener状态估值器的新方法,其原理是: 基于在Wiener滤波器形式下的稳态Kalman滤波器和预报器及ARMA新息模型,由稳态最优非 递推状态估值器的递推变形引出Wiener状态估值器.所提出的Wiener状态估值器可统一处理状 态滤波、预报和平滑问题.它们具有ARMA递推形式,且具有渐近稳定性和最优性,仿真例子说 明了它们的有效性.     

基于Kalman滤波的带相关噪声系统统一的Wiener状态估值器

基于Kalman滤波和白噪声估值器, 对带非零均值相关噪声系统提出了渐近稳定的统一的和通用的Wiener状态估值器. 它们可统一处理滤波、平滑和预报问题, 且避免了计算最优初始状态估值. 它们揭示了Kalman滤波器和Wiener滤波器之间的关系.一个仿真例子说明其有效性.     

带白色和有色观测噪声系统解耦Wiener状态估值器

基于经典稳态Kalman滤波理论, 对带白色和有色观测噪声系统提出了设计最优Wiener状态估值器的新方法. 通过稳态Kalman滤波器建立ARMA新息模型, 由稳态最优非递推Kalman状态估值器的递推变形引出Wiener状态估值器, 可统一处理滤波、预报和平滑问题, 它们具有状态解耦的ARMA递推形式, 且具有渐近稳定性和最优性, 仿真结果表明了算法的有效性.     

基于Kalman滤波的通用和统一的白噪声估计方法

用射影理论,基于Kalman滤波提出了通用和统一的白噪声估计方法,可统一解决带非零均值相关噪声的线性离散时变随机控制系统的白噪声滤波、平滑和预报问题.提出了输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,最优和稳态白噪声估值器,固定点、固定滞后和固定区间白噪声平滑器,白噪声新息滤波器和Wiener滤波器.它可应用于石油地震勘探信号处理和状态估计,为解决信号和状态估计问题,提供了新的途径和工具.关于Bernoulli-Gaussian白噪声估值器的仿真例子说明了其有效性.     

基于Kalman滤波的统一的Wiener状态滤波器

对于带相关噪声系统 ,基于稳态Kalman滤波器和自回归滑动平均 (ARMA)新息模型 ,提出了统一的渐近稳定的Wiener状态滤波器 ,可统一处理状态滤波 ,平滑和预报问题 .它们构成了一种新的时域Wiener滤波算法 .揭示了Kalman滤波器与Wiener滤波器之间的关系 .一个目标跟踪系统的仿真例子说明了它们的有效性     

基于Kalman滤波的白噪声估计理论

应用Kalman滤波方法,首次提出了一种统一的和通用的白噪声估计理论.它可统一处 理线性离散时变和定常随机系统的输入白噪声和观测白噪声的滤波、平滑和预报问题.提出了最 优和稳态白噪声估值器,且提出了白噪声新息滤波器和Wiener滤波器.它们可应用于石油勘探 地震数据处理,且为解决状态和信号估计问题提供一种新工具.两个仿真例子说明了其有效性.     

Wiener 状态滤波器设计新方法

基于经典稳态Kalman滤波理论，应用射影理论，对完全可观完全可控的系统提出了设计Wiener状态滤波器的新方法，可统一处理稳定或不稳定系统的最优预报，滤波和平滑问题，估值器具有ARMA递推形式，且具有渐近稳定性，仿真例子说明了该算法的有效性。     

时变系统的统一和通用的最优白噪声估值器

对带相关噪声的时变系统,基于Kalman滤波提出了统一和通用的最优白噪声估值器,它包括观测白噪声估值器和输入白噪声估值器两者.提出了统一的固定点和固定区间最优白噪声平滑器.特别对时不变系统提出了统一的稳态白噪声估值器.它们为解决状态或信号估计和反卷积问题提供了新的途径和工具,且可应用于石油地震勘探数据处理.一个Bernoulli_Gaussian白噪声的仿真例子说明了它们的有效性.     

极点配置固定区间Kalman平滑器和Wiener平滑器

基于稳态Kalman滤波器和白噪声估值器,根据控制理论中的极点配置原理,提出了极 点配置固定区间稳态Kalman平滑器和Wiener平滑器.它们避免了计算最优平滑初值,且通过配 置平滑器的极点,可快速消除初始平滑估值的影响,因而它们具有在有限固定区间上的实用稳定 性,仿真例子说明了它们的有效性.     

相关观测融合Kalman估值器及其全局最优性

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统, 用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器, 它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑. 基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器, 证明了在相同初值下, 它们在数值上恒等于相应的集中式观测融合Kalman估值器, 因而具有全局最优性. 但是它们可明显减轻计算负担. 数值仿真例子验证了它们在功能上等价于集中式观测融合Kalman估值器.     

广义系统Wiener 滤波和Kalman 滤波新方法*

应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计理论,提出了广义系统的Ｗｉｅｎｅｒ状态估值器和急剧记Ｋａｌｍａｎ估值器。它们可统一处理最优滤波,平滑和预后问题。     

统一的和通用的Wiener状态滤波器

用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了带拟白噪声、拟相关噪声和带 观测滞后系统的统一的通用的渐近稳定的Wiener状态滤波器,可统一处理状态滤波、平滑和预 报问题.同Kalman滤波方法和多项式方法相比,避免了求解Riccati方程和Diophantine方程. 仿真例子说明了其有效性.     

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。仿真例子说明了其有效性     

Wiener滤波问题的一种Diophantine方程解

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,提出Wiener滤波问题的一种Diophantine方程解。它可统一处理平稳或非平稳ARMA信号的最优滤波、平滑和预报问题。仿真例子说明了其有效性。