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本文处理带白色观测噪声的非平稳ARMA信号估计问题.应用状态空间方法和现代时 间序列分析方法[1],基于ARMA新息模型,提出了非平稳ARMA信号自校正滤波器,推广了 Hagander和Wittenmafk的结果[2],并给出了在雷达跟踪系统和检测数据数字滤波方面的应 用.仿真结果说明了本文结果的实用性和有效性.
本文用现代时间序列分析方法[1],对于通过已知线性系统被观测的未知非平稳ARMA输 入信号,提出了一种新的自校正递推去卷滤波器,它可用ARMA新息滤波器形式表示,适用 于非最小相位和不稳定的线性观测系统.仿真例子说明了其有效性.
基于最小描述长度(MDL)准则,提出了一种新的自回归滑动平均(ARMA)模型结构 辨识方法.该方法将ARMA模型的结构辨识分两步进行:首先利用超定辅助变量乘积矩 (0IVPM)的最小特征值确定自回归(AR)部分的阶,然后利用协方差矩阵的特征值估计滑 动平均(MA)部分的阶.方法的可行性与有效性通过大量的数值仿真得到验证.

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