ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ МНОГОМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ РАСШИРЕННЫМ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

Аннотация

При высокой размерности задачи фильтр Калмана становится труднореализуемым в реальном масштабе времени из-за больших вычислительных затрат. В качестве альтернативы рассматривается методика синтеза фильтров на основе метода наименьших квадратов по критерию минимума расширенной квадратичной невязки. Методика дает возможность сократить вычислительные затраты по нахождению коэффициентов усиления фильтра, однако при этом возрастает дисперсия ошибок фильтрации по сравнению с фильтром Калмана. На примере показывается степень этого
увеличения за счет неучета априорной информации.