Априорные статистические характеристики
Q
и
R
выбираются по
-
средством обработки данных
,
полученных эмпирическим путем
.
В результате проведенных исследований была произведена оценка
вектора состояний
(
рис
. 4).
Таким образом
,
показано
,
что состояния хаотического колебания
оцениваются при помощи фильтра Калмана
.
Из рис
. 4
видно
,
что
фильтр подстраивается
,
т
.
е
.
реагирует на изменения сообщения пу
-
тем модуляции одного или более параметров в модели хаотического
колебания
.
Модель сигнала можно расширить
,
введя модулируемый
параметр
α
.
Тогда она примет вид
˙
x
1
(
t
)
˙
x
2
(
t
)
˙
x
3
(
t
)
˙
x
4
(
t
)
˙
x
5
(
t
)
=
0
1 0 0 0
x
5
(
t
)
−
βx
2
1
(
t
)
−
δ γ
0 0
0
0 0
ω
0
0
0
−
ω
0 0
0
0 0 0 0
x
1
(
t
)
x
2
(
t
)
x
3
(
t
)
x
4
(
t
)
x
5
(
t
)
.
Заключение
.
В настоящей работе показан процесс формирования
хаотического колебания
.
Проведена оценка среднего значения с по
-
Рис
. 4.
Оценка вектора состояния
:
1
—
передаваемое хаотическое колебание
;
2
—
оценка сообщения
,
полученная с ис
-
пользованием фильтра Калмана
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. "
Приборостроение
". 2004.
№
3 81
