DiscreteLQEstimatorGains

DiscreteLQEstimatorGains[ssm, {w, v}, ]
プロセスノイズと測定ノイズの共分散行列が wv の連続時間StateSpaceModel ssm についてのサンプリング周期 の最適離散時間推定器ゲイン行列を与える.

DiscreteLQEstimatorGains[{ssm, sensors}, {w, v}, ]
sensorsssm のノイズ測定として指定する.

DiscreteLQEstimatorGains[{ssm, sensors, dinputs}, {w, v}, ]
dinputsssm の決定論的入力として指定する.

詳細とオプション詳細とオプション

  • 標準状態空間モデル ssmStateSpaceModel[{a, b, c, d}]で与えられる.abcd は,連続時間系 の,状態,入力,出力,伝送行列を表す.
  • で定義されるディスクリプタ状態空間モデル ssmStateSpaceModel[{a, b, c, d, e}]で与えられる.
  • 入力 はプロセスノイズ と決定論的入力 を含むことができる.
  • 引数 dinputs における の位置を指定する整数のリストである.
  • 出力 はノイズの多い測定 と他の出力からなる.
  • 引数 sensors における の位置を指定する整数のリストである.
  • DiscreteLQEstimatorGains[ssm, {...}, ]DiscreteLQEstimatorGains[{ssm, All, None}, {...}, ]に等しい.
  • ノイズの多い測定は でモデル化できる. と関連する の部分行列であり, はノイズである.
  • プロセスノイズと測定ノイズはホワイトノイズとガウスのノイズであると想定される.
  • , プロセスノイズ
    , 測定ノイズ
  • 最適ゲインを持つ推定器は を最小化する. は推定状態ベクトルである.
  • DiscreteLQEstimatorGainsはノイズ行列を離散化したものに基づく推定器ゲインを計算する.
  • 状態空間モデル ssm は0次ホールドメソッドで離散化される.
バージョン 8 の新機能 | バージョン 9 での修正機能
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