Критерий расходимости и алгоритм адаптации рекуррентного алгоритма оценивания вектора состояния

Рекуррентные алгоритмы оценивания (фильтры Калмана) получили широкое распространение при решении широкого круга задач управления, идентификации и фильтрации. Эти алгоритмы имеют ряд преимуществ перед другими алгоритмами решения названных задач. Главные из этих преимуществ – оптимальность оценки вектора состояния (минимизация среднеквадратической ошибки оценивания) и свойство рекуррентности, когда «новая» оценка вектора состояния получается из «старой» оценки (оценка на предыдущем шаге) и обработки «нового» измерения. Такая схема оценивания получила название «предиктор-корректор». Свойство рекуррентности существенно уменьшает вычислительные затраты на построение оценки вектора состояния и позволяет реализовать (в большинстве случаев) процесс оценивания в реальном масштабе времени. Однако при использовании этих алгоритмов на практике возникает проблема расходимости – когда «истинные» ошибки оценивания вектора состояния существенно выше «расчетных» значений, вычисленных по расчетным соотношениям алгоритма оценивания, т. е. алгоритм оценивания работает не в оптимальном режиме.

• Воскобойников Ю.Е.

• Искусство. Декоративно-прикладное искусство. Фотография. Музыка. Игры. Спорт

• Технические науки. Промышленность
• Физико-математические науки
• Естественные науки