KALMAN估值器相关论文
信号处理问题在通信和控制方面都有广泛的应用。ARMA(autoregressive moving average)信号可广泛应用于时间序列分析、系统建模、......
随着航天、网络化控制系统、通讯工程和语音处理等领域高速发展,带乘性噪声和有色噪声的线性随机系统在上述领域有着更为广泛的应......
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系统，基于ＡＩＲＭＡ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......
对于带未知噪声统计的多传感器系统，应用现代时间序列分析方法，基于滑动平均（MA）新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识，可在线估计......
给出一种新的最优估值理论模型，运用现代时间序列分析方法，基于ARMA信息模型和白噪声估值器，求出状态的非递推估值器，最后得到其统一的......
给出一种新的带有有色噪声模型。对这种新的模型研先进行转化,转化成一种已知的模型。根据已知模型并运用现代时间序列分析方法得......
用现代时间序列分析方法，提出了广义离散线性随机系统稳态Ｋａｌｍａｎ滤波，平滑和预报的一种统一格式，给出了稳态Ｋａｌｍａｎ估值器增益新算法，避免了求解Ｒｉｃｃａｔｉ方程......
给出一种新的带有有色噪声模型，这种新的模型通过转换，应用现代时间序列分析方法，基于ARMA信息模型和白噪声估值器，求出状态的非递推估......
对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出......
