Калман

Cтраница 2

Калмана и Тихонова дают одинаковые решения. [16]

Фильтр Калмана [119.] Фильтр Калмана - алгоритм фильтрации, оптимальный для линейных систем, в общем случае представляет собой многошаговую рекуррентную процедуру определения условного математического ожидания ненаблюдаемых переменных состояния по результатам наблюдений. [17]

Метод Калмана оценивания состояний предполагает известными матрицы коэффициентов F; и Нь которые получаются в уравнениях для состояний и измерений. Метод является рекуррентным и с теоретической точки зрения дает оценки, точность которых повышается при выполнении новых измерений. [18]

Развитый Калманом в ряде работ [1-3] метод решения таких задач имеет наибольшее значение благодаря присущей ему общности рассмотрения. В простейших случаях, когда порядок системы невысок, входные сигналы имеют несложную форму ( например, кусочно-постоянные) и используются обычные показатели качества, такие, как минимизация среднеквадратичной ошибки или получение системы с характеристиками, идентичными характеристикам соответствующего прототипа, обычный интуитивно ясный подход приводит к тем же результатам, что и общий подход; но уже при небольших усложнениях системы для решения задачи необходимо проводить вычисления на цифровых вычислительных машинах. Тем не менее метод Калмана представляет собой принципиально новый и имеющий широкое применение подход к проектированию систем, обеспечивающий систематическое получение оптимальных характеристик. Этот метод имеет фундаментальное значение в развитии общей теории замкнутых систем управления. [19]

Использование фильтра Калмана предполагает глубокий физический анализ механизмов, определяющих характер поведения процесса во времени. Задача прогнозирования ставится следующим образом. [20]

Из теоремы Калмана следует, что если решение задачи представления существует, то оно не единственно. Поэтому возникает вопрос: какие представления в таком случае следует синтезировать. [21]

Достоинство фильтра Калмана заключается в возможности учета ошибок измерений и статистического моделирования через характеристики шума системы, сокращения размерности модели за счет прогноза концентрации примесей, удобства численной реализации алгоритма на ЭВМ. [22]

Сравнение скорости сходимости алгоритма Калмана и градиентного алгоритма. [23]

Превосходство алгоритма Калмана очевидно. Это особенно важно при отслеживании меняющегося во времени канала. Для примера, изменения во времени высокочастотного ( ВЧ или KB) ионосферного радиоканала слишком быстрые, чтобы их выравнивать градиентным алгоритмом, но алгоритм Кальмана адаптируется достаточно быстро для отслеживания таких изменений. [24]

Далее метод Калмана строится несколькими способами. [25]

Группа методов Калмана - Винера может обеспечить высокую эффективность решения ( меньшую неопределенность, большую точность по сравнению с группой детерминистских методов), однако требуемая для реализации этих методов исходная информация ( например, ковариация ошибок решения М - см. (4.406)) часто неизвестна. [26]

Диапазон применений алгоритма Калмана в современных информационных системах чрезвычайно широк. Хотя для доказательства его оптимальности при байесовском подходе пришлось оговорить нормальность помехи, он обладает определенными оптимальными свойствами и по отношению к любым аддитивным помехам. Оказывается, что формируемая им текущая оценка наиболее близка в смысле среднеквадратического отклонения к истинному значению параметра по сравнению с прочими линейными ( полученными только линейными преобразованиями наблюдений) оценками. Кроме того, алгоритм Калмана можно усложнить, приспособив и к задачам нелинейной фильтрации. [27]

В основном фильтре Калмана производится окончательное оценивание процесса X - с учетом принятой для него модели. [28]

При использовании фильтра Калмана происходит последовательная минимизация ошибки фильтрации Rk по мере адаптации фильтра. [29]

При реализации фильтров Калмана следует обращать внимание на необходимую точность вычислений или ограничивать время работы. В процессе обработки информации контролировать границы расчетных погрешностей обязательно. [30]

Страницы: 1 2 3 4