褚东升,刘 祺,张 玲

(中国海洋大学工程学院,山东青岛266100)

转移矩阵未知时带乘性噪声系统的自适应滤波算法

褚东升,刘 祺,张 玲

(中国海洋大学工程学院,山东青岛266100)

针对带乘性噪声系统状态转移矩阵未知的情况,提出1种在线性最小方差意义下的系统参数和状态联合滤波算法。以迭代方式获得模型参数和系统状态的递推估计:首先,利用之前时刻的状态估计值,根据投影定理,对系统未知参数即系统状态转移矩阵作出估计;其次,利用已得到的系统参数估计值,获取当前时刻的状态滤波。计算机仿真结果表明了算法的有效性。

乘性噪声;转移矩阵;自适应滤波;线性最小方差估计

自Kalman滤波方法提出以来,在信号估计领域取得了众多的理论成果,并在空间技术、通讯、导航等许多领域得到了广泛应用[1-3]。但在使用Kalman滤波解决实际问题时的1个很大限制是必须预先知道模型的参数或其统计性质,如系统初始值、各模型参数矩阵、噪声的统计特性等。而实际中这些参数往往是未知的,或近似已知的,或部分已知的:这常常导致大的状态估计误差,甚至会使滤波器发散[1]。因此,对自适应Kalman滤波的研究十分必要。另外,在许多实际观测过程中,如石油地震勘探、通讯工程、语音处理等,往往需要考虑系统的时变性、非线性畸变、能量衰减等各种复杂甚至不确定因素。这些因素在数学上可以近似归结为乘性噪声[4]。此类估计问题的难点在于,由于乘性噪声的引入,系统量测方程不再是线性的。……