Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья
Линейная фильтрация с адаптивной подстройкой матриц ковариаций возмущений в объекте и шумов измерения. / Барабанов, А.Е.
в: АВТОМАТИКА И ТЕЛЕМЕХАНИКА, № 1, 2016, стр. 30-49.Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья
}
TY - JOUR
T1 - Линейная фильтрация с адаптивной подстройкой матриц ковариаций возмущений в объекте и шумов измерения
AU - Барабанов, А.Е.
PY - 2016
Y1 - 2016
N2 - Представлен новый алгоритм фильтрации линейного нестационарного объекта при неизвестных интенсивностях входных сигналов: возмущений в объекте и шумов измерений. Алгоритм основан на подборе векторов значений этих сигналов, согласованных с наблюдаемым выходом объекта, при которых минимизируется дисперсия ошибки прогноза последнего измерения. Прогноз измерения определяется по фильтру Калмана, в котором входные сигналы предполагаются белыми шумами, а их матрица ковариаций совпадает с эмпирической матрицей ковариаций выбранных векторов. Численное моделирование показывает, что так рассчитанные коэффициенты фильтра близки к оптимальным, построенным по истинным матрицам ковариаций возмущений в объекте и шумов измерений. Доказано, что приближённый метод Ньютона минимизации дисперсии ошибки прогноза измерений совпадает с решением вспомогательной задачи оптимального управления. Это позволяет ограничиться только одной или несколькими итерациями для нахождения точки минимума.
AB - Представлен новый алгоритм фильтрации линейного нестационарного объекта при неизвестных интенсивностях входных сигналов: возмущений в объекте и шумов измерений. Алгоритм основан на подборе векторов значений этих сигналов, согласованных с наблюдаемым выходом объекта, при которых минимизируется дисперсия ошибки прогноза последнего измерения. Прогноз измерения определяется по фильтру Калмана, в котором входные сигналы предполагаются белыми шумами, а их матрица ковариаций совпадает с эмпирической матрицей ковариаций выбранных векторов. Численное моделирование показывает, что так рассчитанные коэффициенты фильтра близки к оптимальным, построенным по истинным матрицам ковариаций возмущений в объекте и шумов измерений. Доказано, что приближённый метод Ньютона минимизации дисперсии ошибки прогноза измерений совпадает с решением вспомогательной задачи оптимального управления. Это позволяет ограничиться только одной или несколькими итерациями для нахождения точки минимума.
M3 - статья
SP - 30
EP - 49
JO - АВТОМАТИКА И ТЕЛЕМЕХАНИКА
JF - АВТОМАТИКА И ТЕЛЕМЕХАНИКА
SN - 0005-2310
IS - 1
ER -
ID: 7581807