Модель фильтра Калмана 2 порядка
Материал из SRNS
Версия от 13:47, 12 октября 2011; Korogodin (обсуждение | вклад)
 | |
|---|---|
| Описание | Модель фильтра Калмана 2 порядка на примере ФАП |
| Автор(ы) | Korogodin (Korogodinобсуждение) |
| Последняя версия | 1.0 (12.10.2011) |
| Загрузить | no link |
| Хранилище | no link |
| Категории | Статистическая радиотехника, Фазовые измерения, Переходные процессы |
Содержание |
Описание модели
Модель фильтра Калмана 2 порядка, например, используемого в ЧАП. В данный момент приведен листинг только для коэффициентов установившегося режима. Следует привести пример с уравнениями Рикатти.
Листинг
Ниже приведен листинг при использовании коэффициентов установившегося режима. Изложение следует дополнить уравнениями Рикатти - для честного соответствия заголовку.
Tmod = 300; % Время моделирования
Tc = 0.001; % Период работы фильтров
K = fix(Tmod/Tc);
Xextr = [0; 0]; % Вектор экстраполяций
F = [1 Tc
0 1 ]; % Переходная матрица
H = 20; % Hz, полоса
Ko = nan(2,1); % Вектор-столбец коэффициентов фильтра
Ko(2) = 2*16/9*H^2; % Коэффициенты непрерывной системы в установившемся режиме
Ko(1) = sqrt(2*Ko(2));
Ko = Ko*Tc; % Переход к коэффициентам дискретной системы
Xist = [0; 0]; % Истинный вектор состояния
stdIst = 10; nIst = randn(1,K);
for k = 1:K
Ud = f(Xextr, Xist); % Дискриминатор
Sd = f(A_IQ); % Критизна дискриминационной характеристики
Xest = Xextr + Ko*Ud/Sd; % Вектор оценок на c-й интервал
Xextr = F*Xest; % Экстраполяция на интервал c+1
Xist = F*Xist + [0; 1]*nIst(k)*stdIst; % Здесь может быть любая другая модель изменения истинного вектора состояния
end
Tc = 0.001; % Период работы фильтров
K = fix(Tmod/Tc);
Xextr = [0; 0]; % Вектор экстраполяций
F = [1 Tc
0 1 ]; % Переходная матрица
H = 20; % Hz, полоса
Ko = nan(2,1); % Вектор-столбец коэффициентов фильтра
Ko(2) = 2*16/9*H^2; % Коэффициенты непрерывной системы в установившемся режиме
Ko(1) = sqrt(2*Ko(2));
Ko = Ko*Tc; % Переход к коэффициентам дискретной системы
Xist = [0; 0]; % Истинный вектор состояния
stdIst = 10; nIst = randn(1,K);
for k = 1:K
Ud = f(Xextr, Xist); % Дискриминатор
Sd = f(A_IQ); % Критизна дискриминационной характеристики
Xest = Xextr + Ko*Ud/Sd; % Вектор оценок на c-й интервал
Xextr = F*Xest; % Экстраполяция на интервал c+1
Xist = F*Xist + [0; 1]*nIst(k)*stdIst; % Здесь может быть любая другая модель изменения истинного вектора состояния
end
