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/ Liren Large Software Subsidy 10 / 10.iso / l / l455 / 10.ddi / CONTROL.DI$ / LQEW.M < prev    next >
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Text File  |  1993-03-11  |  1.0 KB  |  33 lines
  1. function [l,p,e] = lqew(a,g,c,j,q,r)
  2. %LQEW    Linear quadratic estimator design for the continuous-time 
  3. %       system with process noise feedthrough
  4. %        .
  5. %        x = Ax + Bu + Gw        {State equation}
  6. %        z = Cx + Du + Jw + v        {Measurements}
  7. %
  8. %    and with process noise and measurement noise covariances:
  9. %        E{w} = E{v} = 0,  E{ww'} = Q,  E{vv'} = R,  E{wv'} = 0
  10. %
  11. %    L = LQEW(A,G,C,J,Q,R) returns the gain matrix L such that the 
  12. %    stationary Kalman filter:      .
  13. %                                      x = Ax + Bu + L(z - Cx - Du)
  14. %
  15. %    produces an LQG optimal estimate of x. The estimator can be formed
  16. %    with ESTIM.
  17. %
  18. %    [L,P,E] = LQEW(A,G,C,J,Q,R) returns the gain matrix L, the Riccati
  19. %    equation solution P which is the estimate error covariance, and 
  20. %    the closed loop eigenvalues of the estimator: E = EIG(A-L*C).
  21. %
  22. %    See also: LQE, LQE2, and ESTIM.
  23.  
  24. %    Clay M. Thompson  7-23-90
  25. %    Copyright (c) 1986-93 by the MathWorks, Inc.
  26.  
  27. error(nargchk(6,6,nargin));
  28.  
  29. rr = r + j*q*j';
  30. nn = q*j';
  31. [l,p,e] = lqe(a,g,c,q,rr,nn);
  32.  
  33.