Нелинейная фильтрация

Cтраница 2

Самостоятельную проблему в задачах нелинейной фильтрации представляет вопрос оценки потенциальной точности, необходимой в том числе и при оценивании эффективности реализуемых алгоритмов фильтрации. В связи с этим обращается внимание на один из возможных путей решения этой проблемы, основанный на получении нижней границы точности, вычисляемой с использованием неравенства Рао-Крамера. Обсуждены методы вычисления нижних границ точности. Обращено внимание на один из них, при котором удается установить связь матрицы, характеризующей нижнюю границу точности, с матрицей ковариаций, соответствующей линеаризованному варианту задачи. [16]

Формирование характеристик генератора шума. а - получение сигнала с амплитудным распределением вида Хи-квадрат ( точнее, закон распределения Хи-квадрат с одной степенью свободы - Прим. перев. из сигнала с гауссовым распределением. Если x ( t является примером функции реального гауссового процесса с нулевым математическим ожиданием и.| Аналоговая ячейка квантования и запоминания. [17]

Для изменения закона распределения требуется нелинейная фильтрация. [18]

Точное аналитическое решение дифференциальных уравнений нелинейной фильтрации может быть получено крайне редко, их основная ценность в том, что они позволяют непосредственно синтезировать оптимальные структурные схемы приемников, а когда распределения сигналов и помех близки к нормальным, то и оценить эффективность фильтрации. [19]

Содержание каждого из направлений теории нелинейной фильтрации определяется тем обстоятельством, что полезный сигнал и помеха имеют распределение, отличное от нормального. Одно из направлений предполагает, что оцениваемый вектор состояния представляет собой условный марковский процесс и находится дифференциальное уравнение, определяющее первую условную функцию распределения вектора состояния. Второе направление состоит в оценке вектора постоянных случайных параметров, с помощью которых можно представить информацию, сообщение, полезный сигнал или состояние объекта. Общий подход этого направления основывается на байесовском критерии в оценке постоянных случайных параметров, нелинейно связанных с наблюдаемым полезным сигналом, при наличии аддитивной гауссовой коррелированной нестационарной помехи. [20]

Зависимости IgDa от IgRe на логарифмической сетке. [21]

Данные на этом графике соответствуют области нелинейной фильтрации для различных образцов пористых сред. [22]

Указанная аналогия позволяет переносить в задачи нелинейной фильтрации хорошо разработанные методы газовой динамики. [23]

Цифровая фильтрация - это такая разновидность нелинейной фильтрации, в которой роль вычислителей решения нелинейного дифференциального уравнения фильтрации выполняют ЦВМ. Методы цифровой фильтрации образуют теорию цифровой обработки непрерывных сигналов. Цифровые фильтры обладают рядом преимуществ. Главное из них - возможность получения таких частотных характеристик, реализация которых с помощью обычных активных или пассивных фильтров очень сложна или просто невозможна. Другим достоинством является то, что частотные характеристики цифрового фильтра определяет всего лишь один параметр - шаг дискретизации непрерывного сигнала. Изменяя этот шаг, можно в широких пределах перестраивать фильтр. Применяя кварцевые генераторы тактовой частоты, можно обеспечить такую высокую стабильность характеристик цифрового фильтра, которая недостижима для аналоговых фильтров. [24]

Цифровая фильтрация - это такая разновидность нелинейной фильтрации, в которой роль вычислителей нелинейного дифференциального уравнения выполняют ЦВМ. Методы цифровой фильтрации образуют теорию цифровой обработки непрерывных сигналов. Цифровые фильтры обладают рядом преимуществ. Главное из них - возможность получить частотные характеристики, реализация которых с помощью обычных активных или пассивных фильтров очень сложна или невозможна. Другим достоинством является то, что частотные характеристики цифрового фильтра определяет один лишь параметр - шаг дискретизации непрерывного сигнала. Изменяя его, можно в широких пределах перестраивать фильтр. Основная трудность применения цифровых фильтров заключается в необходимости создавать быстродействующие аналого-цифровые и цифроаналоговые преобразователи, а также компактные недорогие ЦВМ. [25]

Другой подход к точному решению задачи оптимальной нелинейной фильтрации состоит в ограничении класса исследуемых процессов марковскими процессами или компонентами марковских процессов. При таком ограничении удается преодолеть трудности, связанные с вычислением апостериорной плотности оцениваемого процесса. Вопросу нелинейной фильтрации марковских случайных процессов посвящен последний раздел этой главы. [26]

Значительное отличие кривых распределения давления при линейной и нелинейной фильтрации наблюдается лишь в призабойной зоне ( / Cs. Вне этой зоны решения практически совпадают. Последнее подтверждает и обосновывает принятое в § 1 гл. III допущение о возможности разделения области течения жидкости на зоны нелинейной фильтрации ( в окрестностях скважин) и зоны ( вне окрестностей скважин), где фильтрационный поток с достаточной точностью для практики считается линейным. [27]

Нетрудно предвидеть, что основной качественный эффект нелинейной фильтрации - перестройка полей течения при изменении средней интенсивности потока - должен проявляться и при движении в неоднородных средах. Однако учет неоднородности среды еще более усложняет задачу, и фактически рассчитаны могут быть лишь простейшие частные случаи. Важность этого случая обусловлена тем, что такая схема приближенно отображает реальное слоистое строение пластов осадочных пород, из которых добывается нефть, а сравнительная простота - тем, что удается ограничиться двумя предельными случаями: пласта с идеально разобщенными пропластками, когда отдельные слои считаются взаимодействующими между собой лишь через посредство вскрывающих их скважин, и пласта с идеально сообщающимися между собой пропластками, когда распределение давления по толщине пласта можно считать гидростатическим. [28]

В связи с тем, что область нелинейной фильтрации изучена еще недостаточно, формула (III.37) нуждается в дальнейшей проверке и уточнении, тем более что в этой области функциональная зависимость между Я и Re неоднозначна. Несмотря на это, последующий анализ ее представляет практический интерес хотя бы для выяснения в общих чертах степени влияния нелинейной фильтрации на потерю напора при движении жидкостей и газов в пористой среде. [29]

При разработке нескольких пластов одним фильтром факт нелинейной фильтрации кардинально меняет картину движения жидкости в каждом пласте. Как будет показано ниже, совместная разработка пластов одной сеткой скважин в условиях проявления начального градиента давления GO может привести к невосполнимым потерям в добыче нефти ( в коэффициенте нефтеизвлечения) за счет неполного охвата пластов дренированием и фактора перераспределений давлений между пластами. [30]

Страницы: 1 2 3 4