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Potential of Randomization in Kalman-Type Prediction Algorithms at Arbitrary External Noise in Observations

机译:观测中任意外部噪声的Kalman型预测算法中的随机化潜力

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摘要

The problem of predicting the values of a random process is considered. The uncertainties generating the process studied are assumed to be of a statistical nature, and observations are carried out with unknown, but bounded, disturbances. A randomized algorithm, which filters out arbitrary external noise in observations, is proposed. The operability of the new algorithm at irregular noises in observations is illustrated by simulation as compared to traditional approaches.
机译:考虑了预测随机过程的值的问题。假定产生研究过程的不确定性具有统计性​​质,并且在未知但有界的干扰下进行观察。提出了一种随机算法,该算法可以滤除观测中的任意外部噪声。与传统方法相比,通过仿真说明了新算法在观测到的不规则噪声中的可操作性。

著录项

  • 来源
    《Gyroscopy and navigation》 |2011年第4期|p.277-284|共8页
  • 作者

    K. S. Amelin; O. N. Granichin;

  • 作者单位

    St. Petersburg State University, Russia;

    St. Petersburg State University, Russia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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