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本文处理带来知噪声统计系统的自适应Kalman滤波问题.基于白噪声估值器,本文提出新的噪声统计递推估值器,比Sage和Husa的噪声统计估值器精度高,并改进了Yoshimura和Soeda的结果,两个仿真例子说明了本文结果的有效性.
基于白噪声估值器的噪声统计辨识和自适应Kalman滤波
【摘 要】
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本文处理带来知噪声统计系统的自适应Kalman滤波问题.基于白噪声估值器,本文提出新的噪声统计递推估值器,比Sage和Husa的噪声统计估值器精度高,并改进了Yoshimura和Soeda的结
【机 构】
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黑龙江大学应用数学研究所
【出 处】
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黑龙江大学自然科学学报
【发表日期】
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1991年3期
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