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对于带不确定噪声方差的多传感器单通道自回归滑动平均(ARMA)信号系统,当观测噪声中包含白噪声和一个自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声时,通过增广状态方法把ARMA信号系统模型转化为状态空间模型.应用加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则,基于带噪声方差保守上界的最坏保守系统,提出了鲁棒加权观测融合稳态Kalman信号预报器.对于噪声方差的所有可能的不确定性,它们的实际预报误差方差保证有相应的最小上界.应用Lyapunov方程方法,证明了局部和加权观测融合稳态Kalman信号预报器的鲁棒性和鲁棒精度关系.通过一个仿真例子验证了所提出理论结果的正确性和有效性. 相似文献
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对于一类具有随机参数矩阵、不确定噪声方差、一步随机时滞、丢包和丢失观测的多通道自回归(Autoregressive,AR)信号系统,文章研究其鲁棒稳态Kalman滤波问题.应用状态空间方法,增广方法和虚拟噪声技术,混合不确定AR信号模型被转换为仅带不确定噪声方差和相同过程以及观测噪声的状态空间模型.根据极大极小鲁棒估计原理,基于带不确定噪声方差保守上界的最坏情形系统,提出了鲁棒稳态Kalman一步和多步信号预报器.证明了所提出的信号预报器的鲁棒性,即对于所有容许的不确定性,信号预报器的实际稳态预报误差方差被保证有相应的最小上界.仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性. 相似文献
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