ГЛАВА 7. АЛГОРИТМЫ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЙ РЕКУРРЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ

§ 7.1. Основные предпосылки

Реализация в программах БЦВМ алгоритмов рекуррентной фильтрации, рассмотренных в главе 4, может предъявить повышенные требования к производительности БЦВМ из-за необходимости совершать на каждом такте счета большое число арифметических операций, сопутствующих широко применяемым в формулах алгоритмов операциям линейной алгебры: умножению вектора на матрицу и умножению матрицы на матрицу. Для БЦВМ с фиксированной запятой повышенные требования к производительности возникают также из-за необходимости делать с удвоенной точностью ряд арифметических операций, так как в противном случае при большом числе последовательных расчетов по рекуррентным формулам возможно накопление ошибок и возникновение увеличивающейся разницы между оцениваемыми векторами и векторами оценок

Путем перехода от алгоритмов ОРФ к более простым алгоритмам квазиоптимальной рекуррентной фильтрации (алгоритмам КОРФ) удается уменьшить объем вычислений или уменьшить без практических потерь измерительной информации частоту вычислений и таким образом снизить требования к производительности БЦВМ. Для этого ниже рассмотрены некоторые, прошедшие проверку в инженерной практике, эвристические способы понижения размерности векторов и матриц, входящих в формулы алгоритма, и способы предварительной цифровой обработки первичной измерительной информации. Рассмотрение в основном основывается на систематическом использовании схемы оптимальной рекуррентной фильтрации при измерениях модели 2.

Отметим, что в [2] изложена попытка создания общего способа понижения размерности в формулах алгоритмов рекуррентной фильтрации.