作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 黑龙江大学自动化系

出　　处： 《科学技术与工程》 2003年第5期405-407,共3页

摘　　要： 用Kalman滤波方法,利用典范型分解对线性离散时不变广义随机系统提出了降阶Wiener状态平滑器,可明显减小计算负担,便于实时应用。一个仿真的例子说明了其有效性。 Using the Kalman filtering method, applying a decomposition in canonical form, a reduced-order Wiener state smoother is presented for linear discrete time-invariant descriptor stochastic systems, which can obviously reduces the computational burden and is suitable for real time applications. A simulation example shows its effectiveness.

关 键 词： 广义系统 滤波 线性离散时不变广义随机系统 降阶 状态平滑器 滤波器

领　　域： [理学] [理学] [一般工业技术]