2014-02-09
829
ЛЕКЦИЯ №6
Рекуррентный метод обработки информации (РМОИ) позволяет получить оценку параметра после каждого испытания. Чтобы это пояснить, считаем, что выполнено 
измерений параметров 
, то есть:
 ,
|
где - измеряемый параметр;
- ошибка 
-го наблюдения (измерения).
По результатам оценки измеряемого параметра 
во время проведения наблюдения примем
 .
| (1) |
Тогда на очередном шаге (
) шаге измерения значение оценки
| (2) |
или
 ,
|
где 
- последнее (
)-е наблюдение.
В правую часть (2) прибавим и отнимем 
:
 .
|
Обозначим 
,
где 
- коэффициент веса.
Тогда окончательно имеем:
 .
| (3) |
Таким образом, оценку 
можно получить на основании предшествующей оценки путем сложения ее с разницей между новым наблюдением и предшествующей оценкой, умноженной на коэффициент веса . В этом случае нет необходимости сохранения наблюдений, полученных на предыдущих шагах измерения, поскольку вся предшествующая информация объединена в априорной оценке .
Математическая модель рекуррентного метода обработки информации приведена на рис. 1.
|
|
|
Рисунок 1.
Рекуррентный алгоритм (3) связывает текущее значение оценки с ее предшествующим значением .
Разница 
становится показателем качества или ценности информации, какую получают на шаге наблюдения при получении . Действительно, если разница 
, то значение не несет новой информации по сравнению с априорной, то есть 
.
При 
с учетом весового коэффициента можно получить существенное уточнение оценки , полученный на предыдущем шаге.
Недостатком этого метода есть то, что коэффициент веса получен без использования критерия оптимальности и потому оценка является не оптимальной.
