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1.
讨论了最优线性预报理论。除已知结果外,还按所选择的优势准则。阐述了经典预报和最优预报的平均离差误差(MDE)矩阵比较的最新研究结果。  相似文献   
2.
放弃了Luenberger状态估计理论对系统完全可观测性的要求,提出了一般线性离散系统状态估计的方法。对于j=i,i-1,给出了系统完全(i,j,Ti)可重构这一新概念的充要条件。  相似文献   
3.
给出了某些广义逆的计算方法,将这些结果应用于观测系统的参数估计,给出了系统无加权和加权最小二乘的最新估计结果,推广了[1]的工作,同时简化了[2]中求多个相容矩阵方程公共解的算法。  相似文献   
4.
本以状态反馈的形式给出了线性离散多输入多输出(MIMO)系统的最小能量最优跟踪问题的解(定理3.1,定理4.1,推论4.1);给出了最小跟踪误差和最小跟踪能量的简洁表达式(定理3.2,定理4.2,推论4.2)以及最优跟踪问题的通解(定理3.3,定理4.3,推论4.3)等新结果。  相似文献   
5.
在简化{1}-、{1,2}-和{1,2,3,4}-逆的计算并给出{1,3}-、{1,2,3}-、{1,4}-和{1,2,4}-逆的算法的基础上,得到了递推滤小以、固定点平滑、固定滞后平滑与预报算法。且由此得到离散线性随机和定常系统的最优线性最小偏差估计,给出了最优线性无偏估计的充要条件而无需初始状态的先验知识。对定常系统,给出了滤波、固定点平滑、固定滞后平滑和预报形式的无差状态观测器而无需假定系统是时不变和完全可观测的。  相似文献   
6.
放弃Luenberger状态观测器理论对系统完全可观测性的要求,提出了一般离散线性时变系统的状态观测器的设计方法。对j=i,i-1,给出了系统完全(i,j,Ti)可重构的新概念,且给出了可重构的充要条件。  相似文献   
7.
严格的最小二乘递推算法在系统辨识与滤波中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了严格的最小二乘递推(R^2LS)算法在系统辨识与滤波中的应用,另一重要内容是给出了与R^2LS算法相对应的充分激励(PE)系列及重要性质,且从关于多目标飞行轨迹的跟踪应用中可知,由于采用了状态矩阵这一新概念,使我们能用一规模很小的模型同时描述多个目标的运动,从而使计算量大为减小。  相似文献   
8.
在文[1]关于最小二乘问题■的递推算法的基础上,本文考虑了诸如■等线性系统的状态估计问题  相似文献   
9.
约束最小二乘问题的迭代算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
主要目的是研究约束最小二乘问题的某些基本性质和迭代算法。  相似文献   
10.
应用广义逆矩阵的理论,导出了无需事先提供待估计量的任何先验统计知识而能获得严格意义下的最小二乘滤波的递推算法。  相似文献   
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