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 kalman滤波器增益 kalman filter gain(3)
 kalman filter gain
 A New Algorithm of Steady-state Kalman Filter Gain 稳态Kalman滤波器增益的一种新算法 短句来源 Using the modern time series analysis, based on the ARMA innovation model. this paper presents a new algorithm of steady-state Kalman filter gain. 用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了稳态Kalman滤波器增益阵的一种新算法。 短句来源 Using the modern time series analysis method,based on the ARMA innovation model and white noise estimators, a steady-state Kalman filter is presented for completely observable discrete linear stochastic systems,where two new algorithms of steady-state Kalman filter gain are given, and a formula of setting the initial value of filter is given to ensure asymptotic stability of filter. A simulation example shows its usefulness.  应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和白噪声估值器，对完全可观的离散线性随机系统，提出了一类稳态Kalman滤波器，其中给出了稳态Kalman滤波器增益的两种新算法，并给出了保证滤波器渐近稳定性的初值选择公式．仿真例子说明了其有效性． 短句来源

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 Using the modern time series analysis, based on the ARMA innovation model. this paper presents a new algorithm of steady-state Kalman filter gain. which can handle systems with the correlated model and observation noises, and also can handle systems with singular and/or unstable state transition matrix. A simulation example shows its usefulness. 用现代时间序列分析方法，基于ＡＲＭＡ新息模型，提出了稳态Ｋａｌｍａｎ滤波器增益阵的一种新算法。可处理模型噪声与观测噪声相关的系统，也可处理带奇异的和／或不稳定状态转移阵的系统。仿真例子说明了其有效性。 Using the modern time series analysis method,based on the ARMA innovation model and white noise estimators, a steady-state Kalman filter is presented for completely observable discrete linear stochastic systems,where two new algorithms of steady-state Kalman filter gain are given, and a formula of setting the initial value of filter is given to ensure asymptotic stability of filter. A simulation example shows its usefulness. 应用现代时间序列分析方法，基于ＡＲＭＡ新息模型和白噪声估值器，对完全可观的离散线性随机系统，提出了一类稳态Ｋａｌｍａｎ滤波器，其中给出了稳态Ｋａｌｍａｎ滤波器增益的两种新算法，并给出了保证滤波器渐近稳定性的初值选择公式．仿真例子说明了其有效性．
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