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Universal algorithm of adaptive optimal-invariant signal filtering

机译：自适应最优不变信号滤波的通用算法

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The algorithm of optimal-invariant adaptive signal filtering for models of interferences of measurement in the form of Markovian processes of kth order by the example of a complex system with the filter of a different signal is offered. The demanded level of a priori determinancy concerning the noise of measurement includes knowledge of approximate duration of intervals of a quasi-stationarity noise of measurement, a sort of linear model of measurement, a variance of high-frequency noise, and the presence of a mutual non-correlated signal and noise. The algorithm, in the course of operation, besides optimal filtering of signals, evaluates the quality of the handling of signals and defines adapting time. In the presence of information on correlative functions, the noise of measurement by the algorithm ensures optimally-invariant filtering of Kalman signals without the necessity of a solution of the Rikkati equation.
机译：以带有不同信号滤波器的复杂系统为例，提供了一种以k阶马尔可夫过程形式的测量干扰模型的最优不变自适应信号滤波算法。关于测量噪声的先验确定性的要求水平包括以下知识：近似平稳的测量噪声的间隔的持续时间，一种线性测量模型，高频噪声的方差以及相互之间的存在不相关的信号和噪声。该算法在操作过程中，除了对信号进行最佳滤波之外，还评估了信号处理的质量并定义了适应时间。在存在相关函数信息的情况下，算法的测量噪声可确保卡尔曼信号的最佳不变滤波，而无需Rikkati方程的解。

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