机构地区: 天津科技大学电子信息与自动化学院自动化工程系
出 处: 《天津轻工业学院学报》 2002年第4期21-24,共4页
摘 要: 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估计理论,利用奇异值分解,提出了广义系统降阶Wiener状态估值器。它可统一处理滤波,平滑和预报问题,且具有渐近稳定性。在计算上与非降阶的方法相比明显地减少了计算负担。同多项式方法相比避免了求解Diophantine方程。仿真例子说明了其有效性。 Using modern time series analysis method and singular value decomposition,based on the ARMA innovation model and white noise estimation theory,the reducedorder Wiener state estimators are presented for Descriptor ststem.They can handle prediction,filtering,and smoothing problems in a unified frame work and have a symptotic stability.Compared with nonreducedorder methods,the computational burden is obviously reduced.Compared with the polynomial approach Diophantine equation is avoid.A simulation example shows its effectiveness.
关 键 词: 广义系统 奇异值分解 降价 现代时间序列分析 状态估值器
领 域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [理学] [理学]