This book focuses on presenting the development of models for the design of model-based signal processors (MBSP) using subspace identification techniques to achieve the model-based identification (MBID), as well as incorporating validation and statistical analysis methods to evaluate overall performance. It presents a different approach that incorporates the solution to the system identification problem as the integral part of the model-based signal processor (Kalman filter) that can be applied to a large number of applications, but will have little success unless a reliable model is available or can be adapted to a changing environment. Here, using subspace approaches, it is possible to identify the model very rapidly and incorporate it into a variety of processing problems such as state estimation, tracking, detection, classification, controls, communications to mention a few.

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