Kalman濾波算法及其在非高斯噪聲下應用熵理論的濾波設計.pdf

1、自從Wiener濾波以來,估計問題包括濾波、預測、平滑已經成為控制、通信領域關鍵的研究課題。但是Wiener濾波很難實現信號的實時處理,而Kalman濾波正好彌補了這一缺陷,當信號含有噪聲時,Kalman濾波可以在最小均方差條件下給出信號的最佳估計,而且是在時域中采用遞推方式下進行,因此速度快,便于實現。
　　傳統(tǒng)的Kalman濾波算法是建立在2H估計準則基礎之上的,它要求精確己知的系統(tǒng)模型并且噪聲是高斯的。但是在實際情況下,系統(tǒng)

2、中存在著隨機不確定性,干擾噪聲也未必一定是高斯的,本論文將研究一類隨機不確定噪聲情況下即非高斯噪聲條件下的Kalman濾波問題,這里所說的非高斯噪聲情況是一種廣義非高斯噪聲統(tǒng)一的概括。如果我們仍然按照傳統(tǒng)的Kalman濾波進行估計,則會造成估計效果較差或引起發(fā)散。
　　高斯噪聲條件下Kalman濾波器將采用新息重組的新技術,與同類算法相比,該算法易于計算和計算量小。非高斯噪聲條件下Kalman濾波設計方法是基于熵理論的,這種方法的