Фильтр - калман
Cтраница 3
Из нее видно, что составной частью фильтра Калмана является модель объекта управления. [31]
Система соотношений (6.36) в литературе часто называется фильтром Калмана для оценки параметров линейных систем. [32]
Система, описываемая уравнениями (11.57), называется фильтром Калмана. [33]
 |
Структурная схема двухмерного фильтра Калмана. [34] |
При регулировании коэффициента передачи согласно (5.74) выходной сигнал фильтра Калмана является оптимальной оценкой и при переходных процессах и при нестационарных сигналах. [35]
Один из возможных способов синтеза сводится к использованию обычного фильтра Калмана в предположении, что F, G и Н есть истинные значения коэффициентов. [36]
Описанная схема носит название каскадной в силу двух последовательно включенных фильтров Калмана. Достоинством такой схемы является высокая надежность интегрированной системы, а недостатком - взаимная корреляция ошибок оценок первого фильтра ( фильтра спутникового приемника) и их отличие от белых шумов. [37]
Построена общая теория фильтров Калмана - Бьюси, включая фильтры Калмана - Бьюси для несмещенной оценки. Результаты обобщены на дискретный вариант: разработана теория дискретных фильтров. Наиболее существенным результатом теории является описание оптимальных фильтров с помощью дифференциальных и разностных уравнений. Это обстоятельство становится решающим в тех случаях, когда формирующий фильтр имеет высокий порядок, ибо при этом решение интегральных уравнений крайне усложняется. [38]
Наличие корреляции между элементами последовательности не позволяет непосредственно построить фильтр Калмана для рассматриваемой модели. [39]
Обратим внимание на то, что в данном случае фильтр Калмана дает не только оценки интересующих нас случайных величин Уп, но еще и оценки величин Z2n - Yn i - i. [40]
В первом случае целесообразно использовать так называемую скалярную модификацию фильтра Калмана, особенность которой состоит в том, что компоненты вектора измерений обрабатываются поочередно и тем самым удается избежать использования операции обращения матрицы. [41]
Беллингэм и Лис [11] описывают способы обнаружения с помощью фильтра Калмана неполадок в приборах контура управления расходом путем сопоставления положения затвора клапана и скорости потока. [42]
Наибольшую вычислительную сложность в данной задаче после того, как фильтр Калмана определен, представляет решение матричного дифференциального уравнения Риккати ( 324), выполняемое с применением ЭВМ. [43]
Последний недостаток можно устранить, введя дополнительный ( параллельный) фильтр Калмана, предназначенный только для приемника. Такое решение создает некоторый промежуточный вариант между слабо и жестко связанной схемами. [44]
Вычислительные возможности первой половины 90 - х годов позволяют реализовать фильтр Калмана для оценки 20-мерного вектора состояния с периодичностью обновления информации до нескольких раз в секунду, тогда как в сильно связанной схеме насчитывается не менее 100 источников ошибок. [45]
Страницы: 1 2 3 4