引用本文:石 莹, 沈永良, 孙书利, 邓自立.广义离散随机线性系统降阶Wiener滤波、平滑和预报器[J].控制理论与应用,2004,21(6):981~985.[点击复制]
SHI Ying, SHEN Yong-liang, SUN Shu-li, DENG Zi-li.Reduced-order Wiener filtering,smoothing and prediction for descriptor discrete-time stochastic linear systems[J].Control Theory and Technology,2004,21(6):981~985.[点击复制]
广义离散随机线性系统降阶Wiener滤波、平滑和预报器
Reduced-order Wiener filtering,smoothing and prediction for descriptor discrete-time stochastic linear systems
摘要点击 1806  全文点击 1245    
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2004.6.029
  2004,21(6):981-985
中文关键词  广义随机系统  Y-可观  状态估计  降阶  Wiener状态估值器
英文关键词  descriptor stochastic system  Y-observability  state estimation  reduced order  Wiener state estimator
基金项目  国家自然科学基金项目 (60374026); 黑龙江省自然科学基金项目 (F0-15 ).
作者单位
石 莹, 沈永良, 孙书利, 邓自立 哈尔滨工业大学 控制理论与制导技术研究中心,黑龙江 哈尔滨 150001
黑龙江大学 自动化系,黑龙江 哈尔滨 150080 
中文摘要
      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
英文摘要
      Based on autoregressive moving average(ARMA) innovation model,white noise estimator and observation predictor,reduced-order Wiener state estimators for descriptor discrete-time stochastic linear systems were proposed by applying modern time series analysis approach.They can handle the filtering,smoothing and prediction problem in a unified framework and can reduce the computational burden.A simulation example shows their effectiveness.