Руденко, Е. А. Конечномерные рекуррентные алгоритмы оптимальной нелинейной логико-динамической фильтрации [Текст] / Е. А. Руденко // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2016. - № 1. - С. 43-65. - Библиогр.: с. 64-65 (17 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Математика Теория вероятностей Кл.слова (ненормированные): Монте-Карло метод -- алгоритмы оценивания -- апостериорный закон распределения -- гауссовские фильтры -- динамические системы -- задачи фильтрации -- конечномерные фильтры -- логико-динамические системы -- метод Монте-Карло -- нелинейные динамические системы -- рекуррентные алгоритмы -- системы наблюдения -- системы случайной структуры -- системы фильтрации Аннотация: Рассматривается задача наиболее точного оценивания текущего состояния многорежимной нелинейной динамической системы наблюдения с дискретным временем по косвенным измерениям этого состояния. Исследуется общий случай наличия индикатора режима и зависимости ошибок измерений от возмущений объекта. Приведен сравнительный анализ двух известных подходов: традиционного абсолютно оптимального, основанного на использовании апостериорного закона распределения вероятности и приводящего к нереализуемому бесконечномерному алгоритму оценивания, и конечномерно-оптимального, позволяющего получать наилучшую структуру разностного уравнения фильтра малого порядка. Также получены и сравниваются более практичные уравнения гауссовских приближений к этим двум оптимальным фильтрам. Для абсолютно оптимального случая такое приближение является уже конечномерным, но отличается от приближения к конечномерно-оптимальному варианту существенно большей размерностью и отсутствием параметров. Однако наличие параметров, вычисляемых заранее методом Монте-Карло, позволяет гауссовскому конечномерно-оптимальному фильтру достичь лучшей точности. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |