Войти / Регистрация
Корзина

  • Ваша корзина пуста
Войти / Регистрация
Корзина

  • Ваша корзина пуста

Статья «ОПТИМАЛЬНЫЙ НЕЛИНЕЙНЫЙ РЕКУРРЕНТНЫЙ ФИЛЬТР С КОНЕЧНОЙ ПАМЯТЬЮ1, "Известия Российской академии наук. Теория и системы управления"»

Авторы:
  • Руденко Е.А.1
стр. 45-63
Платно
1 Москва, МАИ (национальный исследовательский ун-т)
Аннотация:
Рассматривается задача наилучшего оценивания текущих значений части переменных состояния дискретного стохастического марковского объекта по результатам измерений. С целью обеспечения достаточно простой обработки этих измерений предлагается синтезировать конечномерный фильтр, который запоминает в своем векторе состояния только несколько последних измерений. Объем памяти фильтра произволен и может выбираться из условия компромисса между достигаемой точностью оценивания и сложностью аппаратной реализации фильтра. Получено представление среднеквадратически оптимальной структуры фильтра через соответствующее распределение вероятности, найден способ рекуррентного нахождения этого распределения, приведен алгоритм численного построения фильтра методом Монте-Карло. Вследствие его громоздкости рассмотрены аналитические гауссовское и линеаризованное приближения к предлагаемому фильтру. Демонстрируется содержательный пример сравнения точности этих приближений с их известными аналогами.

Архивные статьи (2015 год и ранее) доступны для ознакомления бесплатно, для скачивания их необходимо приобрести. Для просмотра материалов необходимо зарегистрироваться и авторизоваться на сайте.

Чтобы приобрести доступ к материалу для юридического лица, пожалуйста, свяжитесь с администрацией портала с помощью формы обратной связи либо по электронному адресу libnauka@naukaran.com.  

Действия с материалами доступны только авторизованным пользователям.