第2章 维纳滤波和卡尔曼滤波PPT讲稿.ppt

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1、第2章 维纳滤波和卡尔曼滤波19 九月 202215:38:361第1页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36219 九月 20222.1 2.1 引引 言言 2.1 2.1 引引 言言 随随机机信信号号处处理理讨讨论论的的滤滤波波问问题题：就是一个估计问题，或者说是从噪噪声声中提取信号中提取信号、抑制噪声抑制噪声。本章介绍维纳(Wiener)滤波器和卡尔曼(Kalman)滤波器。通常可以将观测数据x(n)表示为信号s(n)与噪声v(n)之和。x(n)=s(n)+v(n)（2.1.1）第2页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36319 九月 2022滤滤波波的的目目

2、的的：利用滤波系统h(n)取出有用信号s(n)，s(n)又称为期期望望信号信号，h(n)就是估计器。主主要要问问题题：设计滤波器h(n)，使滤波器输出y(n)是s(n)的一个最佳估计。采用不同的最佳准则，估计结果可能不同。这样的滤波，通信中称为波形估计波形估计；自动控制中，称为动态估计动态估计。2.1 2.1 引引 言言 第3页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36419 九月 2022三种估计形式三种估计形式：(1)预测问题：已知x(n-1),x(n-2),x(n-m)，估计s(n+N),N0(2)过滤或滤波：已知x(n-1),x(n-2),x(n-m)，估计s(n)(3)平滑

3、或内插:已知x(n-1),x(n-2),x(n-m)，估计s(n-N),N1维维纳纳滤滤波波WFWF与与卡卡尔尔曼曼滤滤波波KFKF：属于过过滤滤或或预预测测问问题题，采用最小均方误差准则(MMSE)为最佳准则。MMSE:MinimumMeanSquareError。2.1 2.1 引引 言言 第4页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36519 九月 2022维纳滤波器与卡尔曼滤波器比较：维纳滤波器与卡尔曼滤波器比较：名称名称已知数据已知数据需要计算需要计算计算结果计算结果适用适用条件条件求解方法求解方法提出提出年代年代维纳滤波器x(n-1),x(n-2),.相关函数H(z)或h

4、(n)平稳解析形式40年代卡尔曼滤波器前一个估计值和最近的观察状态方程量测方程状态变量估计值平稳或非平稳递推算法60年代2.1 2.1 引引 言言 第5页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36619 九月 20222.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 2.2.1 2.2.1 维纳滤波器时域求解的方法维纳滤波器时域求解的方法考虑到系统的因果性，即h(n)=0，nhj，设hj=aj+jbj为复数，考虑复变量求导问题。定义求导符号：（2.2.）维纳滤波的极小值问题变为：（2.2.8）2

5、.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第7页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36819 九月 2022展开(2.2.8)式:：(2.2.9)分别计算(2.2.9）每一项：2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第8页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:36919 九月 2022整理上面结果，得：（2.2.14)因此，使均方误差最小的充要条件描述如下：Ex*(n-j)e(n)=0 j=0,1,2,（2.2.15）结结论论：均均方方误误差差达达到到最最小小值值的的充充要要条条件件是是误误差差信信号号与与任任一一

6、进进入入估估计计器的输入信号正交器的输入信号正交。这就是著名的正交性原理正交性原理。正正交交性性原原理理的的重重要要意意义义：它提供了一个简便的数学方法，来判断线性滤波系统是否工作于最佳状态。2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第9页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361019 九月 2022假定滤波器工作于最佳状态，相应滤波器输出yopt(n)与估计误差为eopt(n)，则有(2.2.17)最佳状态下的信号关系最佳状态下的信号关系(向量和几何表示向量和几何表示)：2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 上式假定输

7、入和期望信号为0均值。e eopt(n)d d(n)y yopt(n)第10页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361119 九月 20222.2.2 2.2.2 维纳维纳霍夫霍夫(Wiener-Hopf)(Wiener-Hopf)方程方程重写正交性原理公式(2.2.15):对上式取共轭，利用 ryx(-k)=r*xy(k)可得维纳霍夫方程维纳霍夫方程:(2.2.20)2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第11页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361219 九月 2022特特殊殊情情况况下下的的维维纳纳霍霍夫夫方方程程：h(n)是

8、长度为M的因果序列，或h(n)是长度为M的FIR滤波器。(2.2.21)上式取M个k值，得M个方程：k=0：h0rxx(0)+h1rxx(1)+hM1rxx(M-1)=rxd(0)k=1：h0rxx(1)+h2rxx(0)+hM1rxx(M-2)=rxd(1)k=M-1：h0rxx(M-1)+h1rxx(M-2)+hM1rxx(0)=rxd(M-1)2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第12页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361319 九月 2022维纳霍夫方程维纳霍夫方程(Wiener-Hopf Wiener-Hopf)的矩阵形式：的矩阵形

9、式：(2.2.23)维纳滤波器的最佳解：维纳滤波器的最佳解：(2.2.24)存存在在问问题题：求维纳滤波器的时域因果解，需要矩阵求逆，计算量大(M3)，不是一个有效的方法。2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第13页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361419 九月 2022clc;closeall;clearall;%信号产生%观测点数N=2000;n=linspace(0,1200,N);%信号d=2*sin(pi*n/128+pi/3);%噪声（方差1.25）v=sqrt(1.25)*randn(N,1);%观测样本值x=d+v;2.2

10、2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第14页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361519 九月 2022%设计维纳滤波器tic%观测信号自相关C,lags=xcorr(x,N,biased);%自相关矩阵R_xx，N阶滤波器R_xx=toeplitz(C(N+1:end);%x,d互相关函数R_xdR_xd=xcorr(d,x,N,biased);R_xd=R_xd(N+1:end);%维纳-霍夫方程Wopt=inv(R_xx)*R_xd;2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第15页，共94页，编辑于2022年，星期一

11、15:38:361619 九月 2022%滤波y=filter(Wopt,1,x);%误差En=d-y;%结果figure,plot(n,d,r:,n,y,b-);legend(维纳滤波信号真值,维纳滤波估计值);title(期望信号与滤波结果对比);xlabel(观测点数);ylabel(信号幅度);figure,plot(n,En);title(维纳滤波误差曲线);xlabel(观测点数);ylabel(误差幅度);toc2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第16页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361719 九月 20222.2.3 2.

12、2.3 估计误差的均方值估计误差的均方值假定所研究的信号都是零均值的，滤波器为FIR型，长度等于M，可以得到(2.2.25)2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第17页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361819 九月 2022进一步化简得到说说明明：均方误差与h(n)是一个二次函数关系，因此存在极小值。当滤波器工作于最佳状态时，均方误差取得最小值。2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第18页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:361919 九月 2022例2.2.1设y(n)=x(n)+v2(n)

13、，v2(n)是一白噪声，方差22=0.1。期望信号x1(n)的信号模型如图2.2.2（a）所示，其中白噪声v1(n)的方差21=0.27，且b0=0.8458。x(n)的信号模型如图2.2.2（b）所示，b1=-0.9458。假定v1(n)与v2(n)、x1(n)与y(n)不相关，并都是实信号。设计一个维纳滤波器，得到该信号的最佳估计，要求滤波器是一长度为2的FIR滤波器。2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第19页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362019 九月 2022图2.2.2输入信号与观测数据的模型2.2 2.2 维纳滤波器的离散形

14、式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第20页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362119 九月 2022解解这个问题属于直接应用维纳-霍夫方程的典型问题，其关键在于求出观测信号的自相关函数和观测信号与期望信号的互相关函数。图2.2.3维纳滤波器的框图2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第21页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362219 九月 2022根据题意，画出维纳滤波器的框图，如图2.2.3所示。用H1(z)和H2(z)分别表示x1(n)和x(n)的信号模型，输入信号x(n)可以看作是v1(n)通过H1(z)和H(z)级联

15、后的输出，H1(z)和H(z)级联后的等效系统用H(z)表示，输出信号y(n)就等于x(n)和v2(n)之和。因此求输出信号的自相关函数矩阵R Ryy和输出信号与期望信号的互相关矩阵Ryd是解决问题的关键。相关函数矩阵由相关函数值组成，已知x(n)与v2(n)不相关，那么2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第22页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362319 九月 2022(1)求出期望信号的方差。根据图2.2.2(a)，期望信号的时间序列模型所对应的差分方程为x1(n)=v1(n)-b0 x1(n-1)这里，b0=0.8458,由于x1(n)

16、的均值为零，其方差与自相关函数在零点的值相等。2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第23页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362419 九月 2022(2)计算输入信号和输出信号的自相关函数矩阵。根据自相关函数、功率谱密度和时间序列信号模型的等价关系，已信号模型，就可以求出自相关函数。这里，信号模型为对应的差分方程为x(n)+a1x(n-1)+a2x(n-2)=v1(n)式中，a1=-0.1，a2=-0.8。由于v1(n)、v2(n)的均值为零，因此x(n)的均值为0。方程两边同乘以x*(n-m)，并取数学期望，得rxx(m)+a1rxx(m-

17、1)+a2rxx(m-2)=0 m0(1)rxx(0)+a1rxx(1)+a2rxx(2)=21m=0(2)2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第24页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362519 九月 2022对方程（1）取m=1,2，得到rxx(1)+a1rxx(0)+a2rxx(1)=0(3)rxx(2)+a1rxx(1)+a2rxx(0)=0(4)方程（2）、（3）、（4）联立求解，得2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第25页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362619 九月 2022

18、v2(n)是一个零均值的白噪声，它的自相关函数矩阵呈对角形，且，因此，输出信号的自相关R Ryy为2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第26页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362719 九月 2022(3)计算输出信号与期望信号的互相关函数矩阵。由于两个信号都是实信号，故ryd(m)=Ey(n)d(n-m)=Ey(n)x1(n-m)=E(x(n)+v2(n)x1(n-m)=Ex(n)x1(n-m)m=0,1根据图2.2.2系统H2(z)的输入与输出的关系,有x1(n)-b1x(n-1)=x(n)x1(n)=x(n)+b1x(n-1)这样ryd

19、(m)=Ex(n)x1(n-m)=Ex(n)(x(n-m)+b1x(n-1-m)=rxx(m)+b1rxx(m-1)2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第27页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362819 九月 2022将m=0,m=1代入上式,得ryd(0)=rxx(0)+b1rxx(-1)=1-0.94580.5=0.5272ryd(1)=rxx(1)+b1rxx(0)=0.5-0.94581=-0.4458因此，输出信号与期望信号的互相关为求出输出自相关的逆矩阵,并乘以Ryd,可得维纳最佳解Wopt:2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维

20、纳滤波器的离散形式时域解时域解 第28页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:362919 九月 2022把Wopt代入（2.2.27）式，可计算出维纳滤波器达到最佳状态时均方误差，即均方误差有最小值E|e(n)|2min，2.2 2.2 维纳滤波器的离散形式维纳滤波器的离散形式时域解时域解 第29页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363019 九月 20222.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解不考虑滤波器因果性的维纳霍夫方程可以写为设定d(n)=s(n)，对上式两边做Z变换：S

21、xs(z)=Hopt(z)Sxx(z)不考虑因果性维纳滤波器(2.3.2)第30页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363119 九月 2022进一步简化进一步简化(2.3.2)(2.3.2)：考虑期望信号和噪声不相关，rsv(m)=0Sxs(z)=S(s+v)s(z)=Sss(z)+Svs(z),Sxs(z)=Sss(z)，Sxx(z)=Sss(z)+Svv(z)物理意义物理意义：噪声=0信号全部通过；信号=0噪声全部抑制(2.3.5)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第31页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363219 九月 20

22、22讨论：讨论：(1)不考虑因果性的维纳滤波器Z域解非常简单。(2)如果考虑因果性，维纳滤波器在Z域不能直接求解。Bode和Shannon提出了白化滤波器的方法较好的解决了这个问题。白白化化滤滤波波器器：对于具有有理谱的随机信号x(n)可用MA模型描述，并且B(z)已知，可以设计出逆滤波器B-1(z)。如果逆滤波器输入为x(n)，则逆滤波器输出为白噪声。2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 白化滤波器第32页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363319 九月 2022维维纳纳滤滤波波器器求求解解思思路路：用白噪声作为待求滤波器G(z)的输入，假设1/B

23、(z)为x(n)白化滤波器传输函数，那么维纳滤波器传输函数可以表示为(2.3.7)因此维纳滤波器的求解转化为G(z)的求解。2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 下面分两种情况讨论：非因果系统和因果系统非因果系统和因果系统。第33页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363419 九月 20222.3.1 2.3.1 非因果维纳滤波器的求解非因果维纳滤波器的求解依据前面讨论的思路，下面的问题就是求解满足下列条件的g(n)或G(z)，其中为白噪声。G(z)或g(n)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第34页，共94页，编辑于20

24、22年，星期一15:38:363519 九月 2022(2.3.9)计算均方估计误差计算均方估计误差：使均方误差为最小的充要条件是：-k(2.3.10)g(n)的最佳值：-k(2.3.11)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第35页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363619 九月 2022G(z)的最佳值：(2.3.12)非因果维纳滤波器的最佳解为(2.3.13)考虑s(n)=s(n)*(n)和x(n)=(n)*b(n)，由相关卷积定理得：rxs(m)=rs(m)*b(-m)(2.3.14)Sxs(z)=Ss(z)B(z-1)(2.3.15)2.

25、3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第36页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363719 九月 2022综合上面的结果，并考虑x(n)的MA模型，可得维纳滤波器的复频域最佳解的一般表达式(2.3.16)假定信号与噪声不相关，即Es(n)v(n)=0：rxs(m)=Es(n)+v(n)s(n+m)=rss(m)rxx(m)=Es(n)+v(n)s(n+m)+v(n+m)=rss(m)+rvv(m)Sxs(z)=Sss(z)Sxx(z)=Sss(z)+Svv(z)(2.3.17)(2.3.18)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解

26、第37页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363819 九月 2022（2.3.19)非因果维纳滤波器的复频域最佳解非因果维纳滤波器的复频域最佳解：（2.3.20)（2.3.21)说明说明：上述结果与(2.3.5)式一样，但获得的方法是不一样的。2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第38页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:363919 九月 2022下面推导最小均方误差E|e(n)|2min。(1)用围线积分法求rss(0):(2.3.22)(2.3.23)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第39页，共94页

27、，编辑于2022年，星期一15:38:364019 九月 2022(2.3.25)(2.3.26)综合(1)和(2)得到:(2.3.27)(2)计算复卷积定理2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第40页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364119 九月 2022进一步简化：(2.3.28)考虑实信号自相关函数是偶函数以及信号与噪声不相关：(2.3.30)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第41页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364219 九月 20222.3.22.3.2 因果维纳滤波器的求解因果维纳滤

28、波器的求解 若维纳滤波器是因果滤波器，要求g(n)=0n0估计误差的均方值：估计误差的均方值：E|e(n)|2=E|s(n)-y(n)|2(2.3.32)(2.3.31)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第42页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364319 九月 2022使均方误差取得最小值的充要条件使均方误差取得最小值的充要条件：(2.3.34)先计算：(2.3.35)(2.3.36)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第43页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364419 九月 2022因果系统因果系统

29、G(z)G(z)的最佳解的最佳解：(2.3.37)因果维纳滤波器的复频域最佳解因果维纳滤波器的复频域最佳解：(2.3.38)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第44页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364519 九月 2022计算最小均方误差：计算最小均方误差：(2.3.39)2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第45页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364619 九月 2022结结论论:(1)因果维纳滤波器最小均方误差与非因果维纳滤波器最小均方误差的形式相同，但公式中的Hopt(z)的表达式不同。(2)

30、非因果E|e(n)|2min一定小于等于因果E|e(n)|2min,，原因如下(3)具体计算时,可以选择单位圆作为积分曲线，应用留数定理，通过计算积分函数在单位圆内极点的留数来得到。2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第46页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364719 九月 2022因果维纳滤波器的设计步骤因果维纳滤波器的设计步骤：(1)根据观测信号x(n)的功率谱求出对应的MA信号模型，即用谱分解的方法得到B(z)。(2)求的Z反变换，取其因果部分再做Z变换。即舍掉单位圆外的极点，得(3)计算Hopt(z)，将积分曲线取单位圆计算E|e(n)|2

31、min。2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第47页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364819 九月 2022例例 2.3.1 2.3.1已知信号和噪声不相关，即rsv(m)=0，噪声v(n)是零均值、单位功率的白噪声(2v=1，mv=0)，求Hopt(z)和Ee(n)|2min。解：解：(1)物理可实现，因果情况考虑因果稳定系统2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 第48页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:364919 九月 2022考虑Sxs(z)=Sss(z)：2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤

32、波器的Z Z域解域解 第49页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365019 九月 2022计算最小均方估计误差计算最小均方估计误差：2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 未滤波的均方误差未滤波的均方误差：第50页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365119 九月 2022(3)非物理可实现，非因果2.3 2.3 离散维纳滤波器的离散维纳滤波器的Z Z域解域解 比比较较两两种种情情况况：非物理可实现的最小均方误差(0.3)小于物理可实现的均方误差(0.375)。第51页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365219 九月 2

33、0222.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 2.4.1 2.4.1 维纳预测的计算维纳预测的计算观测数据：x(n)，x(n1)，.维纳滤波：期望输出yd(n)=s(n)，实际输出y(n)=s(n)。维纳预测：期望输出yd(n)=s(n+N)，实际输出y(n)=s(n+N)。预测的可能性预测的可能性：可以从两个方面理解。(1)信信号号内内部部存存在在着着关关联联性性。数据前后的关联性越密切，预测越准确；如果完全无关联，则无法预测。(2)系统是有惯性的系统是有惯性的。即便输入无关联，系统输出却有关联。第52页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:

34、365319 九月 20222.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 预测器输出信号y(n)和误差信号e(n+N)的描述：（2.4.3）（2.4.4）H H(z z)维纳预测器的目标使预测均方误差极小化：第53页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365419 九月 2022满足预测误差均方值最小的充要条件：（2.4.5）2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 yd(n)=s(n+N)第54页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365519 九月 2022因果维纳预测器的最佳解:（2.4.9）非因果维纳预测器的最佳解：维纳预测器的最小均方误差：结论结论：维纳预测器的求解和

35、维纳滤波器的求解方法是一致的。2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 （2.4.8）第55页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365619 九月 20222.4.2 2.4.2 纯预测纯预测(N(N步步)所谓纯预测纯预测就是不考虑噪声的预测。N N步纯预测：步纯预测：x(n)=s(n)+v(n)，v(n)=0，期望信号s(n+N),N0。2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 因果纯预测因果纯预测：设s(n)与v(n)不相关。（2.4.11）（2.4.12）第56页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365719 九月 2022纯预测器最小均方误差：纯预测器最小均方误

36、差：（2.4.13）2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第57页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365819 九月 2022（2.4.15）考虑到考虑到b(n)b(n)是因果系统是因果系统：结结论论：随着N增加，E|e(n+N)|2min也增加。这一点也容易理解，因为预测距离越远，预测效果越差，偏差越大。应用复卷积定理应用复卷积定理：2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第58页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:365919 九月 2022例例2.4.12.4.1已知求:(1)最小均方误差下的s(n+N)；(2)E|e(n+N)|2min。解：解：(1)(1

37、)计算最佳预测输出计算最佳预测输出2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第59页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366019 九月 20222.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第60页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366119 九月 2022(2)(2)计算最小均方误差计算最小均方误差2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第61页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366219 九月 2022讨论以上结果讨论以上结果:(1)Hopt(z)=aN纯预测的维纳滤波器是一个线性比例放大器。(2)B(z)x(n)的MA模型x(n)=(n)+ax(n

38、-1)(3)N0时，白噪声(n+N)对x(n)无影响。当N=1时，x(n+1)=ax(n)=as(n)当N=2时，x(n+2)=ax(n+1)=a2s(n)当N=N时，x(n+N)=ax(N+n-1)=aNs(n)（2.4.19）2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第62页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366319 九月 2022(4)终值定理与所得估计值的物理意义物物理理意意义义：一个信号的功率谱在单位圆上没有极点与信号均值等于0等价，因此对于功率谱在单位圆上没有极点的信号，要估计s(n+N)时，可认为(n+N)=0,N0，即仅需要考虑B(z)的惯性，这样估计出来的结果

39、将有最小均方误差。2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第63页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366419 九月 20222.4.3 2.4.3 一步线性预测的时域解一步线性预测的时域解一步线性预测：一步线性预测：噪声v(n)=0，由x(n-1),x(n-2)，,x(n-p)预测x(n)一一步步线线性性预预测测的的计计算算：设系统脉冲响应为h(n)，令apk=-h(k)，预测输出和预测误差为ap0=12.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第64页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366519 九月 2022（2.4.23）推导使均方误差最小的充要条件推导使均

40、方误差最小的充要条件：Ee*(n)x(n-l)=0l=1,2,p（2.4.24）（2.4.25）计算均方误差计算均方误差：（2.4.26）2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第65页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366619 九月 2022结论结论:(1)最小预测误差与输入信号、最佳预测输出正交。(2)(2.4.25)所描述的p个方程是求解预测滤波器或预测系数的重要方程。计算最小均方预测误差计算最小均方预测误差 ：2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第66页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366719 九月 2022Yule-Walker方程2.4 2

41、.4 维维 纳纳 预预 测测 第67页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366819 九月 2022Yule-Walker方程的特点：(1)除了第一个方程外，其余都是齐次方程，因此容易求解。(2)与维纳-霍夫方程相比，不需要求x(n)与s(n)的互相关函数。(3)p+1个方程可以确定p个预测系数和最小均方误差。(4)该方程可以用来求解AR模型参数和进行功率谱估计。(5)该方程揭示了时时间间序序列列信信号号模模型型、功功率率谱谱和和自自相相关关函函数数在描述一个随机信号时的等价性。2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第68页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:366

42、919 九月 2022关于自相关矩阵R Rxx的性质：(1)当x(n)为实数时，R Rxx为对称矩阵，R RxxR RxxT。当x(n)为复数时，R Rxx为Hermitian矩阵，R RxxR RxxH。(2)R Rxx任意对角线上的元素相同，Toeplitz矩阵。(3)R Rxx为正定矩阵，特征值都大于零，所有主子式大于零。(4)对于复序列x(n)，注意本书自相关函数的定义方法：2.4 2.4 维维 纳纳 预预 测测 第69页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367019 九月 20222.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 2.5 2.5 卡尔

43、曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波卡尔曼滤波是用状态空间来描述系统，由状态方程和量测方程所组成。卡尔曼滤波器的特点卡尔曼滤波器的特点：(1)算法是递推的，而且是在时域内设计滤波器，特别适合多维随机过程的估计；离散型卡尔曼算法适用于计算机处理。(2)观测数据可以是平稳的，也可以是非平稳的。(3)所采取的误差准则仍为估计误差的均方值最小(MMSE)。第70页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367119 九月 20222.5.1 2.5.1 卡尔曼滤波的状态方程和量测方程卡尔曼滤波的状态方程和量测方程(2.5.1a)(2.5.1b)其中：(1)k表示时间或第k步迭代；(

44、2)k为输入信号向量(3)v vk为观测噪声向量，是白噪声；(3)x x状态向量，y y输出信号向量；(4)A A、C C为随时间变化的增益矩阵。状态方程状态方程量测量测(输出输出)方程方程2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第71页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367219 九月 2022卡尔曼滤波器信号模型和对应的状态方程、量测方程：N1NNN1N1M1MNN1M12.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第72页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367319 九月 2022卡尔曼滤波要解决的问题

45、卡尔曼滤波要解决的问题：已知：递推计算最小均方误差下x xk的估计 。对对 的基本假设的基本假设：零均值高斯白噪声。(1)均值向量(2)自协方差矩阵和互协方差矩阵2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第73页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367419 九月 20222.5.2 2.5.2 卡尔曼滤波的递推算法卡尔曼滤波的递推算法基基本本思思想想：先不考虑 k和v vk的影响，得到状态变量和输出信号的估计值，然后再用输出信号的估计误差(新新息息)来校正状态变量的估计值，使状态变量估计误差的均方值最小。(1)先考虑无观测噪声和输入信号时的状态方程和

46、量测方程：(2.5.4)(2.5.5)2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 (2.5.6)输出信号估计误差新息innovation第74页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367519 九月 2022(2)观测噪声和输入信号对状态变量的影响，通过输出信号估计误差(新息)的校正来实现。(2.5.7)定义三个重要参量定义三个重要参量：Hk：增益矩阵加权矩阵(2.5.8)(2.5.9)(2.5.10)校正后状态变量估计误差未校正X Xk估计误差均方矩阵2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第75页，共94页，编辑于2022

47、年，星期一15:38:367619 九月 2022卡卡尔尔曼曼滤滤波波要要求求：通过选择合适的H Hk，使状态变量估计误差的均方值P Pk最小。因此卡尔曼滤波的关键是求出P PkH Hk的关系式。分两步推导上述关系式：Step1推导状态变量的估计值和状态变量的估计误差;Step2计算的均方值P Pk，并通过化简P Pk，得到一组卡尔曼滤波的递推公式。2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第76页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367719 九月 2022Step1:推导状态变量的估计值和估计误差(2.5.11)(2.5.12)2.5 2.5 卡尔

48、曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第77页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367819 九月 2022Step2计算校正的状态变量估计误差均方值P Pk。首先将状态变量估计误差分解为三部分：然后计算状态变量估计误差的均方值P Pk:2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第78页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:367919 九月 2022利用下面三个基本结论对利用下面三个基本结论对P Pk k进行化简进行化简：(1)状态变量与输入信号不相关(2)状态变量估计误差与观测噪声不相关(3)状态变量估计误差与输入信号不相关2

49、.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第79页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:368019 九月 2022对P Pk的各项进行化简：2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第80页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:368119 九月 20222.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第81页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:368219 九月 2022化简化简P Pk k并计算并计算 ：2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第82页

50、，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:368319 九月 2022将P Pk代入P Pk：令正定矩阵2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第83页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:368419 九月 2022下面讨论使 最小化的 ：最小化的充要条件：最优加权矩阵：2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalman)滤波滤波 第84页，共94页，编辑于2022年，星期一15:38:368519 九月 2022最小均方误差矩阵最小均方误差矩阵:卡尔曼递推公式卡尔曼递推公式(4个):2.5 2.5 卡尔曼卡尔曼(Kalman)(Kalm