LINEAR FILTRATION OF RANDOM SEQUENCES USING A LEAST SQUARE METHOD WITH REGULARIZATION
Abstract
At high problem dimension the Kalman filter becomes difficult to realize in real time due to the high computational costs. Alternatively, a technique of filter synthesis on the basis of the extended least square method with extended square discrepancy is given. The technique allows to reduce the computation costs for the search of filter gain coefficients, but it increases the variance of the filtering error in comparison with Kalman filter. The degree of this increase in case of prior information is not taken into account is shown on example.
About the Authors
V. M. Artemiev
Институт прикладной физики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
A. O. Naumov
Институт прикладной физики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
L. L. Kokhan
Институт прикладной физики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
1. Jazwinski, A.H. Stochastic Process and Filtering Theory / A.H. Jazwinski. – N.Y. : Academic Press, 1970.– 362 p.
2. Степанов, А.О. Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации : в 3 ч. / А.О. Степанов. – СПб. : ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2009. – Ч. 1. : Введение в теорию оценивания. – 496 с.
3. Линник, Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений / Ю.В. Линник. – Изд. 2-е, доп. и испр. – М. : Физматгиз, 1962. – 349 с.
4. Эльясберг, П.Е. Определение движения по результатам измерений / П.Е. Эльясберг. – М. : Наука, 1976. – 267 с.
5. Альберт, А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание / А. Альберт. – М. : Наука, 1977. – 215 с.
6. Тихонов, А.Н. Методы решения некорректных задач / А.Н. Тихонов, В.Я. Арсенин. – М. : Наука, 1979. – 232 с.
7. Себер, Д. Линейный регрессионный анализ / Д. Себер. – М. : Мир, 1980. – 322 с.
8. Фарина, А. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей / А. Фарина, Ф. Студер. – М. : Радио и связь, 1993. – 319 с.
Review
For citations:
Artemiev V.M., Naumov A.O., Kokhan L.L. LINEAR FILTRATION OF RANDOM SEQUENCES USING A LEAST SQUARE METHOD WITH REGULARIZATION. Informatics. 2016;(4):51-56. (In Russ.)
Views: 779
Email this article 