帶乘性噪聲廣義系統(tǒng)觀測噪聲的量優(yōu)估計方法研究.pdf

1、帶乘性噪聲廣義系統(tǒng)是指在其觀測方程中既有加性噪聲又有乘性噪聲的廣義系統(tǒng)。研究帶乘性噪聲隨機系統(tǒng)的信號估計方法是信號處理理論的重要內(nèi)容,本文主要研究帶乘性噪聲廣義系統(tǒng)觀測噪聲的最優(yōu)估計算法。
　　 觀測噪聲的估計研究是隨著應(yīng)用研究的需要而開展起來的。估計系統(tǒng)的觀測噪聲不僅有助于識別不同的噪聲源從而為消除噪聲提供指導(dǎo),對于生產(chǎn)生活中的噪聲壓制研究也具有一定的理論價值和實際意義。不過,以往的工作均是在非廣義系統(tǒng)下進行的。在工程實踐中,

2、廣義系統(tǒng)是一類形式更一般的系統(tǒng)。隨著狀態(tài)估計理論研究的發(fā)展,尤其是在其觀測系統(tǒng)中引入乘性噪聲因子而提出的帶乘性噪聲廣義系統(tǒng),更能廣泛地應(yīng)用于實際。本文針對帶乘性噪聲廣義系統(tǒng),應(yīng)用新息的方法和Hilbert空間的投影定理,對不同條件下觀測噪聲的最優(yōu)濾波和平滑估計算法進行了較為深入的探討,對于其中涉及到的隨機信號狀態(tài)估計問題,也進行了一定的研究。本文主要完成了以下工作。
　　 第一,針對帶乘性噪聲廣義系統(tǒng)加性噪聲w(k)和v(k)不

3、相關(guān)的情況,先采用受限等價變換的方法將系統(tǒng)分解為兩個子系統(tǒng),再使用狀態(tài)擴維的方法解決變換后的變量相關(guān)問題。在已有的濾波算法基礎(chǔ)之上,本文提出了觀測噪聲v(k)的最優(yōu)濾波算法和最優(yōu)平滑算法。其中最優(yōu)平滑算法由于采用直接方法進行推導(dǎo),算法的形式與以往非廣義系統(tǒng)下類似算法有很大不同。此推導(dǎo)過程用于非廣義系統(tǒng)觀測噪聲最優(yōu)估計算法時將比原有算法明顯簡化。
　　 第二,針對帶乘性噪聲廣義系統(tǒng)加性噪聲w(k)和v(k)同時刻相關(guān)的情況,通過第

4、二種受限等價變換形式,將廣義系統(tǒng)分為不含脈沖模和含脈沖模兩種情況進行討論。由于推導(dǎo)的需要,本文先推導(dǎo)了不含脈沖模的系統(tǒng)狀態(tài)最優(yōu)濾波,并補充給出了一種針對含有脈沖模系統(tǒng)的狀態(tài)次優(yōu)濾波算法。在此基礎(chǔ)上,本文推導(dǎo)出了觀測噪聲的濾波及平滑算法,值得注意的是,在含有脈沖模和不含有脈沖模的系統(tǒng)中,該觀測噪聲的估計算法在線性最小方差意義下都是最優(yōu)的。
　　 第三,基于以往研究非廣義系統(tǒng)下類似算法的研究思路,將加性噪聲不相關(guān)情況視為加性噪聲同時