多通道带乘性噪声系统的最优固定域平滑算法

在以往的乘性噪声系统的观测模型中 ,由于假定各通道的乘性噪声是完全相同的 ,因此并不是真正的多通道系统。而本文则考虑各通道乘性噪声不同的情况 ,即真正意义上的多通道带乘性噪声系统。在褚东升等“噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波”的基础上 ,进一步给出了固定域平滑算法。该算法在线性最小方差意义下为最优的。通过仿真计算 ,说明了该算法的有效性     

多通道带乘性噪声系统观测噪声的最优估计

研究在多通道观测时观测噪声的最优估计问题。就多通道的乘性噪声为对角阵且动态噪声一步相关并与观测噪声在同时刻和过去相邻时刻也相关的复杂情况下给出了在线性最小方差意义下的观测噪声最优滤波估计算法和固定区间平滑估计算法。针对这些算法进行了仿真研究 ,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于复杂多通道带乘性噪声模型的水声通信字符估计算法

水声信道具有复杂随机时变特性并存在严重的多径时延、能量损失和畸变等因素,使得水声信道的建模和估计一直是学界的难点问题。本文基于复杂多通道带乘性噪声模型来刻画随机时变的水声信道,在信道建模基础上利用最优滤波递推算法实现发送字符的估计。该算法在线性最小方差意义下是最优的,能有效克服码间干扰和噪声污染。所建立的信道模型能够刻画复杂快变的水声信道,对应的最优信道估计算法具有计算量小的优点,能够动态跟踪信道增益的随机变化。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

多尺度带乘性噪声系统的最优状态平滑算法

针对多尺度带乘性噪声系统,在多尺度最优滤波融合的基础上,进行状态最优固定域平滑算法的研究.通过推广得到的平滑算法需要大量的局部传感器参数,而分布式多尺度滤波融合后不能保留这些信息.针对这一弊端对算法进行改进,推导出仅使用融合后的一步预测及滤波值的平滑算法.该算法在线性最小方差意义下是最优的.计算机仿真验证了算法的可行性.     

一类带乘性噪声多通道非线性系统的平滑算法

在各通道乘性噪声不同的情况下,针对多通道带乘性噪声非线性系统的状态估计问题,提出1种状态平滑算法。该算法运用扩展卡尔曼滤波方法先根据全部观测数据对状态进行滤波估计,并存储一步预测估计值和一步预测估计误差的方差,利用存储的数据进行递推运算,得到状态的固定域平滑估计。仿真结果表明平滑算法较滤波算法精确性更高,稳定性更强。     

带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优固定域平滑及反褶积算法

最优平滑及最优反褶积在石油地震勘探、通讯工程、语音处理等应用领域都具有十分重要的意义。以往的带乘性噪声系统的平滑及反褶积大都对系统模型的噪声特性有着较强的限制条件 ,要求动态噪声及观测噪声互相独立或只能在同时刻相关。该文给出了一种在动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形下带乘性噪声系统的固定域平滑及反褶积算法 ,该算法在线性最小方差意义下是最优的。通过仿真计算 ,说明了该算法的有效性。     

基于奇异值分解的多通道带乘性噪声系统的最优滤波算法

提出 1种基于奇异值分解 (SVD)的多通道带乘性噪声系统的最优滤波方法。该方法基于多通道带乘性噪声系统的最优滤波理论[1] ,利用奇异值分解作为工具 ,将原算法中的协方差矩阵P进行奇异值分解 ,可以在一定程度上避免在递推过程中 ,由于计算误差和舍入误差的积累而引起的协方差矩阵P失去对称性 ,因而导致算法失效的问题。在保证算法在线性最小方差意义下为最优的同时 ,具有很好的数值稳定性和鲁棒性。仿真中对改进后算法和原算法估计效果做了对比 ,仿真结果证明了本文方法的有效性。     

带乘性噪声广义系统状态最优估计算法

针对带乘性噪声广义系统,提出1种在线性最小方差意义下的状态最优估计算法.首先,采用标准分解将系统变换为2个子系统;其次,通过估计子系统的状态,获得原系统的状态最优滤波.同时,算法还给出了动态噪声与量测噪声的估计.仿真结果表明了该算法的有效性.     

噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波

针对多通道乘性噪声系统问题的实际需要 ,推广 Rajasekaran滤波算法 ,利用线性最小方差的概念和投影公式 ,导出含有乘性噪声统计特性参数阵特殊乘法运算的新息协方差矩阵 ,并利用这个中间矩阵 ,在观测为多通道 ,且各个通道的乘性噪声不同 ,以及系统的动态噪声和观测噪声同时刻相关的情况下 ,导出状态递推滤波算法 ,该算法在线性最小方差意义下是最优的。并对该算法进行仿真研究 ,仿真结果表明了该算法的有效性     

带乘性噪声系统双滤器平滑及反褶积算法

在带乘性噪声系统（ＳＭＮ）间接平滑算法的基础上,通过构造一种新的ＳＭＮ逆向信息滤波算法,建立了ＳＭＮ的双滤器平滑和反褶积算法;为解决ＳＭＮ最优估计问题提供了新的方法。     

通道特性相关时带乘性噪声系统的最优滤波

针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性噪声矩阵为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形 ,给出了在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。针对该算法还进行了仿真研究 ,仿真结果表明了该算法的有效性。     

通道特性相关时带乘性噪声系统观测噪声的最优估计

研究在较弱的乘性噪声条件下系统观测噪声的最优估计问题,就乘性噪声为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形,给出了在线性最小方差意义下的观测噪声最优滤波算法和最优平滑算法。针对这些算法进行了仿真研究,仿真结果表明算法有较好的估计效果。