Файл: Липцер Р.Ш. Статистика случайных процессов. Нелинейная фильтрация и смежные вопросы.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.04.2024

Просмотров: 312

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

§

И

МЕТОД КАЛМАНА - БЬЮСИ

 

403

а

наблюдать можно

лишь значения \ t,

0

несущие

в себе неполную

силу наличия в (10.2)

множителя А (t) и

помехи J В (s) d W 2(s)^j

информацию о значениях Ѳ,.

Требуется

в каждый момент времени t оценивать (фильтровать) «опти­

мальным»

образомзначения Ѳ,

по

реализации

^ = { ^ ,

0 < s <

/}.

 

 

 

понимать

оценивание,

наилучшее

Если

под оптимальным

 

в среднеквадратическом смысле, то оптимальная

(в момент

времени

t)

оценка

для

по

 

совпадает

с условным

математическим

ожиданием *)

 

 

 

 

mt =

M (Qt 13F\)

(10.6)

(в обозначениях гл.

8 m, =

nt (Q)).

Ошибку оценивания (филь­

трации)

обозначим

Ѵ ,=

М (Ѳ ,-т ,)2.

(10.7)

 

 

 

Метод,

примененный Калманом

и Бьюси для

нахождения

mt и yt,

позволил им получить для этих величин

замкнутую

систему рекуррентных уравнений (см.

(10.10) — (10.11)), что ока­

залось весьма удобным при практической реализации опти­ мального «фильтра».

Рассмотренный Калманом и Бьюси процесс (Qt, %t), O ^ t ^ . 7 , является гауссовским. Как следствие этого оптимальная оценка

mt = M(0t |^"|)

оказывается

линейной (см. далее лемму 10.1).

В следующей

главе дается

существенное обобщение схемы

Калмана — Бьюси. Там будет показано, что в так называемом условно-гауссовском случае для mt = M (0JiF|) и yt =

= М [(Ѳ<— пг{у 1 т а к ж е можно получить замкнутую систему

уравнений (см. (12.29), (12.30)), хотя оценка mt будет уже, вообще говоря, нелинейной.

Вслучае (10.1), (10.2) уравнения для mt и у( могут быть легко выведены из общих уравнений фильтрации, полученных

вгл. 8. Это будет проделано далее в § 2 и 3.

Вп. 2—4 настоящего параграфа будет изложен (с некото­ рыми модификациями и уточнениями) тот вывод уравнений фильтрации для mt и yt, который был первоначально предло­

жен Калманом и Бьюси. Как

уже отмечалось во введении,

в основе

этого

вывода лежит

представление (10.24) (в случае

т0 = 0).

В п. 5

будет дан иной

(более простой) вывод этих же

*) Всюду далее будут рассматриваться только измеримые модификации условных математических ожиданий.


404 ОПТИМАЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ [ГЛ. 10

уравнений, использующий то обстоятельство, что т, можно

представить в виде (10.52),

где W — обновляющий процесс.

2. Т е о р е м а 10.1. Пусть

(Ѳ„ lt), O ^ t ^ T , двумерный

гауссовский процесс, управляемый системой уравнений (10.1),

(10.2). Пусть выполнены условия

(10.3), (10.4)

и

 

 

т

 

 

 

 

 

 

(' А2 (t) dt <

оо,

 

 

(10.8)

 

о

 

 

 

 

 

 

B2( t ) ^ C >

0,

 

0 < f < 7 \

 

(10.9)

Тогда условное математическое

ожидание

m , = М (Ѳ, |

и среднеквадратическая ошибка

фильтрации

у/ =

М(Ѳ/ — m,)2

удовлетворяют системе уравнений

 

 

 

dm, =

V Л (t)

— A{t) m,dt),

(10.10)

a (t) m ,d t+

 

 

у, =

2a (t) у, — Ав ц -^

- +

b2 (t)

 

(10.11)

c m0= M(OoUo),

Yo == M (00 — m0)2.

 

 

 

Система уравнений (10.10),

(10.11) имеет единственное не­

прерывное решение (для у,—в классе неотрицательных функций).

3. Доказательству предпошлем ряд вспомогательных утвер­

ждений.

 

 

Пусть

£ = (£„

О ^ ^ ^ Г , — гауссовский

 

Л е м м а 10.1.

случайный

процесс

с

 

 

 

 

 

 

 

t

 

t

 

 

 

 

 

 

І, =

Ео+ J asd s +

J

B(s)dWs, B2( s ) > C > 0,

0 < 5 < Г ,

(10.12)

 

 

о

 

 

0

 

 

 

 

 

 

где

винеровский

процесс

W = (W„ &~t)

не зависит от

гауссов­

ского

процесса

а — (и„&~,), Q ^ . t ^ . T ,

с

М (а/ | | 0) = 0 и

 

 

 

 

 

 

Р ( j

a2sd s < оо j

=

1.

 

(10.13)

0 ^

Тогда,

если

случайная

величина т) = rj (со)

и процесс £ = (£,),

t

Т,

образуют гауссовскую систему,

то для каждого /,

0 < г < 7 \

найдется функция G(t,s),

 

 

с

 

 

 

 

 

 

 

t

G2 (t, s) ds <

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

j

oo

 

 

(10.14)

о


§ О

МЕТОД КАЛМАНА - БЬЮСИ

405

такая, что (Р-п. н)

М(ті | ^ ) = М(тіІ£0) + { G(t, s) dt,.

(10.15)

о

Д о к а з а т е л ь с т в о . Прежде всего заметим, что из усло-

т

вия (10.13) вытекает, что J* Ма]dt < оо (лемма 7.2). Пусть

о

0 = t f < t f < ... <tfn = t — двоично-рациональное разбиение отрезка [0, t], t f — ^ - t . Обозначим

=....

 

= сг{ ® :

%Лп),

І . ( п ) - І А п ) , • • • ,

!.(«) —

|,(л) X-

 

X

*0

*\

*0

{2п

У - ' і

Тогда, поскольку

п f Ѳ~\,

то по теореме 1.5 с вероятностью 1

 

М (тіІ^|,

 

 

 

 

(10.16)

Последовательность случайных величин [(Ы(г\\@~\ п))2, п = 1 ,2 ,...} равномерно интегрируема. Поэтому из (10.16) следует, что

 

1. i. m. M(rii^-f J

= M (T!l^).

(10.17)

 

 

П -> оо

 

 

 

 

 

По теореме о нормальной корреляции (теорема 13.1) для

каждого п = 1, 2,

...

(Р-п. н.)

 

 

 

 

П) =

 

 

2П—1

 

 

 

м ( Л I

м ( Л

I І о ) +

2 О я (t, t

f )

( і о . 1 8 )

с некоторой (неслучайной) функцией

Gn(t, tf),

0 ^ j ^ . 2 n~l,

Обозначим

 

 

 

 

 

< s < tflr

 

 

Gn (t, s) = Gn (t, tf) ,

t f

 

Тогда равенство (10.18) может быть переписано

в следующем

виде:

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

М ( л і П « ) =

М( ^ о ) + І

s)d\

(10.19)

о


406

ОПТИМАЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ

[ГЛ. 10

Из (10.19) и независимости процессов а и W следует, что

м [М |ІГ ‘

„) -

МI П „ f

= М { J

[0 „ (f,

s) - ІЗт (t, s )J ü J

=

 

 

f t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

M j J [G„ (/, s)

Gm (t, s)] as ds

+

 

 

 

 

 

U

 

 

 

 

>

 

 

 

 

+

M jJ

[Gn(t, s) — Gm{t, s)]ß(s)<ilFsJ

=

 

 

=

M I J [Gn{t, s) — Gm(t, s )]a ^s j

+

 

 

 

 

 

 

+

Jt

[Gn(t, s) Gm (t, s)]2 B2(s) ds.

(10.20)

Но в сил'у

(10.17)

lim

 

M [M Ы\

n) — M (t) |

m)l2 — 0.

По-

этому согласно

(10.20)

и неравенству ß 2( s ) ^ C >

0,

O s^ s^ T ,

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

lim f [Gn(i, s) Gm(t, s)]2ds=^0.

nt m-> oo J

Иначе говоря, последовательность функций {Gn(t, s), n — 1, 2, ...} является фундаментальной в L2[Q,t\. В силу полноты этого пространства существует (при данном t) измеримая по s, 0 ^ 5 ^ / , функция G (t, s) е L2[0, t] такая, что

lim j [G(f, s) — G„ (t, s)fds = 0,

( 10. 21)

lim [G (t, s) Gn(t, s)]2 B2(s) ds = 0

Поскольку же M J a2ds< oo, то и з (10.21) вытекает, что и

 

 

2

lim

М {

[Gn{t, s) — G(t, s)]a^. c?s| = 0 .

П-> oo

*'

I