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Second-order polynomial estimators from uncertain observations using covariance information
Ist Teil von
Applied mathematics and computation, 2003-11, Vol.143 (2), p.319-338
Ort / Verlag
New York, NY: Elsevier Inc
Erscheinungsjahr
2003
Quelle
Access via ScienceDirect (Elsevier)
Beschreibungen/Notizen
This paper presents recursive least mean-squared error second-order polynomial filtering and fixed-point smoothing algorithms to estimate a signal, from uncertain observations, when only the information on the moments up to fourth-order of the signal and observation noise is available. The estimators require the autocovariance and crosscovariance functions of the signal and their second-order powers in a semidegenerate kernel form, and the probability that the signal exists in the observed values.