Standard

Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений. / Барабанов, А.Е.; Ромаев, Д.В.

в: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 1: МАТЕМАТИКА, МЕХАНИКА, АСТРОНОМИЯ, № 4, 2011, стр. 10-18.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

Harvard

Барабанов, АЕ & Ромаев, ДВ 2011, 'Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений', ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 1: МАТЕМАТИКА, МЕХАНИКА, АСТРОНОМИЯ, № 4, стр. 10-18.

APA

Барабанов, А. Е., & Ромаев, Д. В. (2011). Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений. ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 1: МАТЕМАТИКА, МЕХАНИКА, АСТРОНОМИЯ, (4), 10-18.

Vancouver

Барабанов АЕ, Ромаев ДВ. Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений. ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 1: МАТЕМАТИКА, МЕХАНИКА, АСТРОНОМИЯ. 2011;(4):10-18.

Author

Барабанов, А.Е. ; Ромаев, Д.В. / Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений. в: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 1: МАТЕМАТИКА, МЕХАНИКА, АСТРОНОМИЯ. 2011 ; № 4. стр. 10-18.

BibTeX

@article{19fbafba8be341e8bc173d737c2fc0ca,
title = "Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений",
abstract = "Точность оценивания фильтра Калмана--Бьюси существенно зависит от матриц ковариаций возмущений в объекте и шумов измерения. Основной трудностью в синтезе оптимальных фильтров является отсутствие необходимых данных о свойствах полезного сигнала и помехи. Фильтры, в которых собственные параметры настраиваются в ходе активного процесса оценивания, относятся к адаптивным. В статье рассматривается задача адаптивной фильтрации в условиях параметрической неопределенности. Представлен метод синтеза предельно оптимального фильтра Калмана---Бьюси при неизвестной матрице ковариаций возмущений. Сформулирован адаптивный алгоритм оценивания матрицы ковариаций возмущений по методу стохастической аппроксимации. Исследованы условия сходимости этого алгоритма. Работа предельно адаптивного фильтра проиллюстрирована на примере.",
keywords = "адаптивная фильтрация, фильтр Калмана-Бьюси, стохастическая аппроксимация",
author = "А.Е. Барабанов and Д.В. Ромаев",
year = "2011",
language = "не определен",
pages = "10--18",
journal = "ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ",
issn = "1025-3106",
publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",
number = "4",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Адаптивная предельно оптимальная фильтрация при неизвестной ковариации возмущений

AU - Барабанов, А.Е.

AU - Ромаев, Д.В.

PY - 2011

Y1 - 2011

N2 - Точность оценивания фильтра Калмана--Бьюси существенно зависит от матриц ковариаций возмущений в объекте и шумов измерения. Основной трудностью в синтезе оптимальных фильтров является отсутствие необходимых данных о свойствах полезного сигнала и помехи. Фильтры, в которых собственные параметры настраиваются в ходе активного процесса оценивания, относятся к адаптивным. В статье рассматривается задача адаптивной фильтрации в условиях параметрической неопределенности. Представлен метод синтеза предельно оптимального фильтра Калмана---Бьюси при неизвестной матрице ковариаций возмущений. Сформулирован адаптивный алгоритм оценивания матрицы ковариаций возмущений по методу стохастической аппроксимации. Исследованы условия сходимости этого алгоритма. Работа предельно адаптивного фильтра проиллюстрирована на примере.

AB - Точность оценивания фильтра Калмана--Бьюси существенно зависит от матриц ковариаций возмущений в объекте и шумов измерения. Основной трудностью в синтезе оптимальных фильтров является отсутствие необходимых данных о свойствах полезного сигнала и помехи. Фильтры, в которых собственные параметры настраиваются в ходе активного процесса оценивания, относятся к адаптивным. В статье рассматривается задача адаптивной фильтрации в условиях параметрической неопределенности. Представлен метод синтеза предельно оптимального фильтра Калмана---Бьюси при неизвестной матрице ковариаций возмущений. Сформулирован адаптивный алгоритм оценивания матрицы ковариаций возмущений по методу стохастической аппроксимации. Исследованы условия сходимости этого алгоритма. Работа предельно адаптивного фильтра проиллюстрирована на примере.

KW - адаптивная фильтрация

KW - фильтр Калмана-Бьюси

KW - стохастическая аппроксимация

M3 - статья

SP - 10

EP - 18

JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ

JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. МАТЕМАТИКА. МЕХАНИКА. АСТРОНОМИЯ

SN - 1025-3106

IS - 4

ER -

ID: 5283207