基于非预期率失真函数的最优估计及其在时变高斯-马尔可夫过程中的应用

在本文中，我们利用非预期率失真理论开发了有限时间范围因果滤波器。我们将所开发的理论应用于设计最优滤波器用于受均方误差保真度约束的时变多维高斯-马尔可夫过程。我们表明此类滤波器等价于一个最优\texttt{\{encoder, channel, decoder\}}的设计，其确保误差满足一个保真度约束。此外，我们根据条件互信息推导了时变多维高斯-马尔可夫过程的任何估计量的均方误差的通用下界。与经典卡尔曼滤波器不同，所开发的滤波器以逆注水算法为特征，其确保保真度约束得到满足。理论结果通过示例加以说明。