设系统信号模型的状态方程和观测方程分别为 和 xk=HSk+nk 式中 ,H=[1,0] Wk-1和nk都是均值为零的白
设系统信号模型的状态方程和观测方程分别为
和
xk=HSk+nk
式中
,H=[1,0]
Wk-1和nk都是均值为零的白噪声随机序列,与系统初始状态s0无关,且有
Cnk=2+(-1)k,k=1,2...
而系统初始时刻(k=0)的状态矢量s0的协方差矩阵为
求近似的稳态滤波值的公式。
设系统信号模型的状态方程和观测方程分别为
和
xk=HSk+nk
式中
,H=[1,0]
Wk-1和nk都是均值为零的白噪声随机序列,与系统初始状态s0无关,且有
Cnk=2+(-1)k,k=1,2...
而系统初始时刻(k=0)的状态矢量s0的协方差矩阵为
求近似的稳态滤波值的公式。
若标量系统信号模型的状态方程和观测方程分别为
sk=-2Sk-1+ωk-1
和
xk=sk+nk,k=1,2,..
已知
,E[ωk-1]=0,
E(nk)=0,
E(s0ωk)=0,E(s0nk)=0,E(ωjnk)=0,j,k=1,2,...
(1)求状态滤波均方误差的稳态值,k→∞。
(2)求近似的稳态状态滤波公式。
考虑随机相位调制信号的估计问题。假设离散的状态方程和观测方程分别为
sk=0.85sk-1+ωk-1
和
xk=Acos(ω0k+0.5sk)+nk,k=1,2,…
其中,余弦信号的振幅a和频率ω0为已知常数;ωk-1(k≥1)和nk(k≥1)都是均值为零、
方差为1的白噪声随机序列,且二者互不相关。求信号的状态估计量。可见这是一个
对随机相位调制信号的估计问题,请用推广的离散卡尔曼滤波实现这种估计。
某LTI系统的状态方程和输出方程分别为。
y(t)=Cx(t)
其中
,,C=[1 0 0]
如图8—14所示的复合系统由两个线性时不变子系统Sa和Sb组成,其状态方程和输出方程分别为
写出复合系统的状态方程和输出方程的矩阵形式。
设系统的信号模型为
sk=sk-1
xk=sk+nk
若初始状态s0的统计特性为
E(s0)=μs0,
观测噪声序列,nk的统计特性为
E(nk)=0,
且满足s0与nk互不相关,即
Cs0nk=0
苦取状态滤波的初始状态为
,M0=cI,c→∞
求状态滤波值和状态滤波的均方误差阵M1。
考虑二维系统的信号模型
xk=[0,1]Sk+nk
其中,扰动噪声序列ωk-1(k≥1)和观测噪声序列nk(k≥1)的统计特性分别为
E(ωk-1)=0,
E(nk)=0,
E(ωjnk)=0,j,k=1,2...
初始状态s0的统计特性为
E(s0)=μs0,
且满足S0与ωk,s0与nk互不相关,即
Cs0ωk=0,Cs0nk=0。
如果已知
,
求状态滤波值和状态滤波的均方误差阵M1。
如题8.6图所示的复合系统由两个线性时不变子系统Sa和Sb组成,其状态方程和输出方程分别为
对于子系统Sa
,
对于子系统Sb
,
考虑加权最小二乘估计问题。设对某物体重量进行了三次测量,线性观测方程为
xk=θ+nk, k=1,2,3
测量结果分别为1001kg,1002kg,1000kg。若已知测量噪声的统计特性为
E(n)=0 ,,E(θnk)=0
通过噪声背景中信号电平A的测量,来估计信号的功率。设观测方程为
xk=A+nk, k=1,2,…,N
其中,A是信号的电平;nk是均值为零、方差为的独立高斯噪声,且E(Ank)=0。现在的问题是求P=A2的最大似然估计量。
给定线性时不变系统的状态方程和输出方程
r(t)=Cλ(t)
其中 A=,B=,C=[1 0 0]