分布式时间序列的 Kalman 滤波
综合文献
2017-03-22 v1
摘要
本文旨在介绍 Kalman 滤波理论的一个相当非传统的应用。最近的实验表明，许多自然现象，特别是生态学或气象学中的现象，在考虑其在某一地理区域上的演化时，可以被更准确地监测和预测。因此，它们提供的信号被汇集在一起，形成一组分布式时间序列。与常识相反，这些时间序列彼此之间存在或多或少的相关性。这些时间序列的集合可以构成某个开放系统提供的一组可测状态，而不是独立处理每个时间序列。系统状态的建模和预测可以从 Kalman 滤波算法族中获益。本文描述了基本 Kalman 滤波器对分布式信号集合情境的适应，并以一个来自气象学的应用作为结束。
引用
@article{arxiv.1703.07194,
title = {Kalman Filtering of Distributed Time Series},
author = {Dan Stefanoiu and Janetta Culita},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.07194},
year = {2017}
}
备注
7 pages, 9 figures, International Conference on Control Systems and Computer Science 2009