Связь непрерывных и дискретных алгоритмов фильтрации презентация

СЭ

(14)

(14)

(15)

(16)

Или даже более грубая аппроксимация Φ(τ)≈ E

Связь непрерывных и дискретных алгоритмов фильтрации

Решение для стационарных процессов

.

.

.

.

(17)

(18)

(19)

(20)

матрицы порождающих шумов

Оба выражения справедливы, т.к. удовлетворяют исходным cоотношениям.

.

,

(21)

(22)

(23)

этой цели предположим, что измерения осредняются на интервале
t Є [ti-1, ti-1 +∆t]

,, (24)



тогда ; .

Связь непрерывных и дискретных алгоритмов фильтрации

Дискретные измерения

(25)

функция, спектральная плотность, формирующий фильтр.
Показано, что фильтр Калмана-Бьюси является оптимальным линейным байесовским фильтром, который может применятся для линейных нестационарных динамических систем.
Обсуждены условия стохастической эквивалентности и показана связь дискретной и непрерывной задач линейной фильтрации.