Kalman濾波算法及其在非高斯噪聲下應(yīng)用熵理論的濾波設(shè)計(jì).pdf

1、自從Wiener濾波以來,估計(jì)問題包括濾波、預(yù)測、平滑已經(jīng)成為控制、通信領(lǐng)域關(guān)鍵的研究課題。但是Wiener濾波很難實(shí)現(xiàn)信號的實(shí)時處理,而Kalman濾波正好彌補(bǔ)了這一缺陷,當(dāng)信號含有噪聲時,Kalman濾波可以在最小均方差條件下給出信號的最佳估計(jì),而且是在時域中采用遞推方式下進(jìn)行,因此速度快,便于實(shí)現(xiàn)。
　　傳統(tǒng)的Kalman濾波算法是建立在2H估計(jì)準(zhǔn)則基礎(chǔ)之上的,它要求精確己知的系統(tǒng)模型并且噪聲是高斯的。但是在實(shí)際情況下,系統(tǒng)

2、中存在著隨機(jī)不確定性,干擾噪聲也未必一定是高斯的,本論文將研究一類隨機(jī)不確定噪聲情況下即非高斯噪聲條件下的Kalman濾波問題,這里所說的非高斯噪聲情況是一種廣義非高斯噪聲統(tǒng)一的概括。如果我們?nèi)匀话凑諅鹘y(tǒng)的Kalman濾波進(jìn)行估計(jì),則會造成估計(jì)效果較差或引起發(fā)散。
　　高斯噪聲條件下Kalman濾波器將采用新息重組的新技術(shù),與同類算法相比,該算法易于計(jì)算和計(jì)算量小。非高斯噪聲條件下Kalman濾波設(shè)計(jì)方法是基于熵理論的,這種方法的