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自校正Kalman滤波和Wiener滤波新算法及其应用

马建为  
【摘要】: 本文提出了自回归滑动平均(ARMA)模型的两段参数估计算法:两段递推最小二乘算法(2-RLS)和递推最小二乘-伪逆算法(RLS-PI)。基于ARMA新息模型参数的在线估计,应用现代时间序列分析的方法,提出了若干自校正KALMAN跟踪滤波器,其中,应用了求KALMAN跟踪滤波器稳态增益的三种不同算法。提出自校正白噪声WIENER估值器和信息融合自校正白噪声WIENER估值器,以及信号自校正WIENER滤波器和WIENER反卷积滤波器。提出了统一的自校正WIENER状态估值器,它可统一处理系统状态的滤波、平滑和预报问题,并给出了在自校正跟踪滤波器中的应用。仿真例子说明了算法的有效性。


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