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.     

广义系统Wiener状态滤波新算法

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，由一种新的非递推最优状态估值器的递推变形，提出了广义系统Wiener状态滤波的一种新算法，它可统一处理滤波、平滑和预报问题，且具有渐近稳定性。同某些算法相比，它避免了求解Riccati方程和Diophantine方程，且避免了计算伪逆，因而减小了计算负担。仿真例子说明了其有效性。     

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.     

广义离散随机线性系统降阶Wiener滤波、平滑和预报器

应用现代时间序列方法 ,基于自回归滑动平均 (ARMA)新息模型、白噪声估值器和观测预报器 ,对于广义离散随机线性系统 ,提出了降阶Wiener状态估值器 ,可统一处理滤波、平滑和预报问题 ,并且能减少计算负担 .仿真例子说明了算法的有效性     

时域Wiener状态滤波新方法

基于稳态Kalman滤波器和射影理论,提出了统一和通用的时域Wiener状态滤波新方法,用它得到带非零均值相关噪声线性随机系统的渐近稳定的Wiener状态估值器和解耦Wiener状态估值器.它可统一处理状态滤波、预报和平滑问题.发现了Kalman滤波器和Wiener滤波器之间的变换关系,Wiener状态估值器可由Kalman估值器通过自回归滑动平均(ARMA)新息模型得到.一个仿真例子说明了其有效性.     

Wiener状态去卷滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了一类带多重观测滞后和带滑动平均（MA）有色观测噪声系统的Wiener状态去卷滤波器,它具有渐近稳定性和ARMA递推形式,可统一处理滤波、平滑和预报问题,且可用于解决带ARMA有色观测噪声系统状态估计和信号Wiener滤波与反卷积问题,二个仿真例子说明了其有效性。     

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。     

带有色观测噪声系统最优和自校正状态估计器

基于ＡＲＭＡ新息模型，通过计算白噪声估值器和输出预报器，提出了带有色观测噪声系统的一种新的最优和自校正状态估计器，可统一处理滤波、平滑和预报问题，可处理未知的非平衡有色观测噪声、不稳定系统和状态转移阵奇异的系统。一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

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.     

极点配置广义稳态Kalman估值器

应用时域上的现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型和白噪 声估值器,应用控制理论中的极点配置原理,对线性离散时间广义随机系统提出了极点配置广义 稳态Kalman估值器.它们具有全局渐近稳定性,且通过配置估值器的极点可按指数衰减速率使 初始状态估值的影响快速消失.它们可在统一框架下处理滤波、平滑和预报问题.它们避免了Riccati 方程和最优初始状态估值的计算,因而可减小计算负担.一个仿真例子说明了它们的有效性.     

一种统一的Wiener状态估值器

用现代时间序列分析方法提出了一种统一的Ｗｉｅｎｅｒ状态估值器。     

一种统一的稳态Kalman估值器

应用白噪声估计理论和现代时间序列分析方法 ,对于带相关噪声和观测时滞系统,基于ARMA新息模型提出了一种稳态Kalman估值器,可统 一处理滤波、平滑和预报问题,且具有渐近稳定性避免了解Riccati方程,便于实时应用 仿真例子说明了其有效性