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最小方差估计

标准号:GJB 545-88   标准名称:基本的卡尔曼滤波方法       1988-06-22

基本信息

【名称】 最小方差估计
【英文名称】 Minimum variance Estimation
【定义】 若X的估汁 X(Z)使

同源术语

·线性最小方差估计设被估计量X是一个随机向量,已知它和观测向量Z的一、二阶矩:E[X],Var[X],E[Z] Var[Z]和Cov(X,Z)。线性最小方差估计是在一切关于X的线性估计中取最优,故取X为观 测z的线性函数
·向量函数对向量变量的偏导数及雅可比矩阵设A(X)为一个n维的列向量函数,X为m维列向量变量,即
则A(X)关于X的偏导数矩阵(即雅可比矩阵)定义为
·离散随机线性系统的可观测性和可控制性考虑下列系统
其中各量的意义见第2章,该系统是标准的卡尔曼滤波模型。定义该系统的可观测性矩阵M(t0,tN)和可控制性矩阵w(t0,tN)如下
·可观测性若对于任意给定的t0,存在tN≥t0,使M(t0,tN)为正定矩阵,则称系统是完全可观测系统。 若存在正数T、α、β,对于任意t0>0
则称系统是一致完全可观测系统。对于定常系统,完全可观测与一致完全可观测是等价的。此时完全可观测 的条件是矩阵[HT┇ΦTHT┇…┇(Φn-1)THT]满秩。
·可控制性若对于任意给定的t0,存在tN≥t0,使w(t0,tN)是正定矩阵,则称系统是完全可控制系统。 若存在正数T、α、β,对任意t0>0,
则称系统是一致完全可控制系统。对于定常系统,完全可控制与一致完全可控制是等价的,此时,完全可控制 的条件是矩阵[Γ ΦΓ …n1Φ Γ ]满秩。
·平方根矩阵对于矩阵A,若存在矩阵s,使A=SST,则称S为A的平方根矩阵,记为S=A21若A为n阶正定矩阵,则必存在一个下三角矩阵S
S的求法如下。 1.4.1 设A=(aij)为n阶正定矩阵,记S=(Sij),则
1.4.2 设C=(Cij)为n×m矩阵且行满秩,则A=CCT的下三角平方根矩阵S=(Sij)为:对i=1,…,n,