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Concerning optimal filtering theory of linear distributed-parameter systems

机译:关于线性分布参数系统的最佳滤波理论

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摘要

The optimal filter of Kalman is derived for a general class of linear distributed-parameter systems with Gaussian disturbances and measurement noise. The concept of characteristic functional, which fully describes a distributed infinite-dimensional random variable, is used. The input disturbance and the measurement noise are assumed to be white in time, but they are allowed to have any correlation in space. A numerical example illustrates the theory.
机译:对于具有高斯干扰和测量噪声的一类线性分布参数系统,推导了卡尔曼的最佳滤波器。使用了特征泛函的概念,该概念充分描述了分布的无限维随机变量。假设输入干扰和测量噪声在时间上为白色,但允许它们在空间上具有任何相关性。数值示例说明了该理论。

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