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Parameter estimation in continuous-time stochastic systems with correlated noises using the Kalman filter and Least Squares Method

机译：卡尔曼滤波和最小二乘法在具有相关噪声的连续时间随机系统中的参数估计

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In this paper we present the problem of parameter estimation in continuous-time stochastic systems under coloured or correlated noises. The Least Squares Method (LSM) is a classical approach, but the estimation usually presents bias in stochastic systems. Here we combine this technique with a Kalman filter, that will minimize the noise effect, and will improve the estimation algorithm performance. The Instrumental Variable method will be implemented too, in order to analyse which method is more suitable for systems with coloured noises. The effectiveness of the proposed methods will be illustrated with a numerical example.
机译：在本文中，我们提出了有色或相关噪声下连续时间随机系统中参数估计的问题。最小二乘法（LSM）是一种经典方法，但是估计通常会在随机系统中产生偏差。在这里，我们将这项技术与卡尔曼滤波器相结合，可以最大程度地降低噪声影响，并提高估计算法的性能。工具变量方法也将被实施，以分析哪种方法更适合于有色噪声的系统。数值示例说明了所提出方法的有效性。

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