最小2乗最小ノルム化フィルタ
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概要
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カルマンフィルタはシステムの入力及び観測雑音に関する共分散行列が既知であるときに,その観測信号から入力信号及びシステムの状態変数等を推定することができる.しかし入力と観測雑音の強さの比がわからない場合に適当な比を与えるとその推定精度が大幅に悪くなる.本稿ではこの強さの比が未知の場合においても精度良く推定ができる最小2乗最小ノルム化フィルタ(Least Square Minimum Norm Filter)を提案する.これはカルマンフィルタの評価関数を二つに分けることにより,一つは観測雑音を最小2乗化し,もう一つはその制約内で入力信号を最小ノルム化する.ここでは一般逆行列の性質に基づきLSMNフィルタを導出し,また簡単なシステムでのシミュレーションによりその有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-22
著者
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