复杂多通道带乘性噪声系统的最优估计方法研究

摘要

该文主要研究多通道带乘性噪声的离散随机系统的信号最优估计算法.该文针对复杂多通道带乘性噪声系统,应用新息的方法和Hilbert空间的投影定理,对状态最优滤波和平滑估计、随机输入信号的最优估计等理论与应用方面的问题,进行了进一步的探讨,着重完成了以下工作:第一,根据复杂多通道乘性噪声系统问题的实际需要,推广了Rajasekaran滤波算法.基于投影定理,在各个通道的乘性噪声同时刻相关,且加性噪声同时刻相关和不相关的情况下,推导出了状态滤波递推算法,该算法在线性最小方差意义下是最优的.第二,利用滤波算法的结果,推导出了这种系统在加性噪声同时刻相关时状态最优固定域平滑估计的间接算法,通过引入中间变量的递推表达,减少了运算量,使算法更实用.第三,在滤波和平滑算法的基础上推导出了最优固定域反褶积算法.第四,除了理论上对所给出的最优算法的推证之外,该文还进行了大量的仿真实验,仿真结果验证了各算法的有效性.

目录

文摘

英文文摘

第一章引言

1.1选题的意义

1.2带乘性噪声系统应用背景

1.3带乘性噪声系统最优估计理论的发展及现状

1.4本文所做的主要工作

第二章复杂多通道带乘性噪声系统的最优滤波算法

2.1概述

2.2带乘性噪声系统的Rajasekaran最优滤波

2.3噪声不相关时复杂多通道带乘性噪声系统的最优滤波

2.4噪声相关时复杂多通道带乘性噪声系统的最优滤波

2.5本章小结

第三章复杂多通道带乘性噪声系统的最优平滑与反褶积

3.1复杂多通道带乘性噪声系统的最优平滑

3.1.1噪声相关时复杂多通道带乘性噪声系统的最优平滑

3.1.2噪声不相关时复杂多通道带乘性噪声系统的最优平滑

3.2复杂多通道带乘性噪声系统的最优反褶积

3.2.1概述

3.2.2噪声相关时的最优固定域反褶积

3.2.3噪声不相关时的最优反褶积算法

3.3本章小结

第四章仿真

第五章结论

参考文献

致谢