引用本文:邓自立,孙书利,郭金柱.Wiener状态去卷滤波器[J].控制理论与应用,2001,18(4):508~512.[点击复制]
DENG Zi-li,SUN Shu-li,GUO Jin-zhu.Wiener State Deconvolution Filters[J].Control Theory and Technology,2001,18(4):508~512.[点击复制]
Wiener状态去卷滤波器
Wiener State Deconvolution Filters
摘要点击 1276  全文点击 852  投稿时间:1998-12-21  修订日期:2000-10-23
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2001.4.008
  2001,18(4):508-512
中文关键词  状态估计  信号处理  反卷积  Wiener滤波器  时域方法  现代时间序列分析方法
英文关键词  state estimation  signal processing  deconvolution  Wiener filter  time domain approach  modern time series analysis method
基金项目  国家自然科学基金(69774019)资助项目.
作者单位
邓自立 黑龙江大学 应用数学研究所
黑龙江大学 自动化系, 哈尔滨 150080 
孙书利 黑龙江大学 应用数学研究所
黑龙江大学 自动化系, 哈尔滨 150080 
郭金柱 黑龙江大学 应用数学研究所
黑龙江大学 自动化系, 哈尔滨 150080 
中文摘要
      应用现代时间序列分析方法, 基于ARMA新息模型提出了一类带多重观测滞后和带滑动平均(MA)有色观测噪声系统的Wiener状态去卷滤波器. 它具有渐近稳定性和ARMA递推形式, 可统一处理滤波、平滑和预报问题, 且可用于解决带ARMA有色观测噪声系统状态估计和信号Wiener滤波与反卷积问题. 二个仿真例子说明了其有效性.
英文摘要
      Using the modern time series analysis method, based on ARMA innovation model, the Wiener state deconvolution filters are presented for a class of systems with multiple measurement delays and with moving average(MA) coloured measurement noises. They have the asymptotic stability and autoregressive moving average(ARMA) recursive form. They can handle filtering, smoothing and prediction problems in a unified framework, and can be applied to solve the state estimation problem for systems with ARMA coloured measurement noise, and signal Wiener filtering and deconvolution problems. Two simulation examples show their effectiveness.