分离随机偏差两段解耦Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA  新息模型和Wiener  状态滤波器,对带随机偏差系统首次提出了分离随机偏差两段解耦Wiener  滤波器,形成了一种新的偏差处理技术.  同传统的两段Kalman  滤波器相比,具有如下优点:  1)  可统一处理滤波、平滑和预报问题;  2)  避免了Riccati  方程的计算;  3)  具有最优性和渐近稳定性;  4)实现了完全解耦;  5)  便于实时应用.  两个仿真例子说明了其有效性.关键词:  随机偏差;  输入偏差;  传感器偏差;  分离偏差滤波器;  两段解耦Wiener  滤波器　　Abstract  :  Using  the  modern  time  series  analysis  method  ,  based  on  the  ARMA  innovation  model  and  Wiener  state  filters  ,  the  separate  stochastic  bias  two-  stage  decoupled  Wiener  filters  are  presented  for  the  first  time  for  systems  with  stochastic  bias  ,which  formed  a  new  technique  for  treatment  of  bias  .  Compared  to  the  classical  two-  stage  Kalman  filters  ,they  have  the  following  advantages  :  1)  they  can  handle  the  filtering  ,smoothing  ,and  prediction  problems  in  a  unified  framework  ;  2)  the  computation  ofthe  Riccati  equations  is  avoided  ;  3)  they  have  the  optimality  and  asymptotic  stability  ;  4)  the  complete  decouple  is  implemented  ;  5)  they  are  suitable  for  real  time  applications  .  Two  simulation  examples  show  their  effectiveness  .Key  words  :  stochastic  bias  ;  input  bias  ;  sensor  bias  ;  separate  bias  filters  ;  two-  stage  decoupled  Wiener  filters