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广义离散随机线性系统自校正最优预报器
SELF - TUNING OPTIMAL PREDICTORS FOR SINGULAR DISCRETE STOCHASIC LINEAR SYSTEMS

作  者: ; ;

机构地区: 泰安师范专科学校数学与计算机科学系

出  处: 《自动化学报》 1996年第1期49-57,共9页

摘  要: 运用现代时间序列分析[1]的方法研究广义离散随机线性系统最优及自适应状态估计.将状态估计转化为输出预报和白噪声估计,从而提出了系统的最优预报器,并且证明最优预报器对于初始值的选取渐近稳定.在噪声统计未知时提出了自校正预报器.仿真例子说明了其有效性. Using the modern time series analysis method, this paper deals with the optimal and adaptive state stimation for the singular discrete stochastic linear systems. The optimal predictor is presented by converting the state estimation into the output prediction and noise estimation, and the asymptotic stability for the initial values of the optimal predictor is proved. The self-tuning predictor is also presented as the convariance matrixes are unknown in this paper. A simulation example shows its usefulness.

关 键 词: 随机线性系统 状态估计 参数估计 自校正预报器

领  域: [理学] [理学] [理学] [理学]

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相关机构对象

机构 华南师范大学教育科学学院心理应用研究中心
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机构 广州大学数学与信息科学学院
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