Руденко, Е. А. Численно-аналитические приближения к оптимальному рекуррентному логико-динамическому фильтру-предиктору малого порядка [Текст] / Е. А. Руденко // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2015. - № 5. - С. 24-47. - Библиогр.: с. 46-47 (20 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Радиоэлектроника Кибернетика Кл.слова (ненормированные): Монте-Карло метод -- гауссовские приближения -- конечномерные фильтры -- логико-динамические системы -- математические модели -- метод Монте-Карло -- предикторы -- реккурентные процедуры -- системы наблюдения -- статистическая линеаризация -- субоптимальные приближения -- субоптимальные структурные функции -- субоптимальные фильтры -- фильтры нормальной аппроксимации -- фильтры-предикторы Аннотация: Рассматриваются практические способы построения субоптимальных приближений к известному, реализуемому в реальном времени и наиболее точному из быстрых, двухшаговому конечномерному нелинейному оценивателю текущего случайного режима работы и вектора состояния многорежимного объекта с дискретным временем по результатам их косвенных измерений. Эти способы основаны на использовании гауссовских приближений некоторых плотностей вероятности, а также возможной линеаризации нелинейностей объекта и измерителя в случае их достаточной гладкости. В результате субоптимальные структурные функции конечномерного фильтра-предиктора аналитически выражаются либо через характеристики статистической линеаризации этих нелинейностей, либо через них самих и их первые частные производные. Параметры же этих функций определяются численно путем нахождения вероятностей, математических ожиданий и ковариаций методом Монте-Карло. Приведен пример сравнения предложенного приближения с его известным абсолютно-оптимальным аналогом существенно большего порядка и с подобным приближением к одношаговому конечномерному фильтру малого порядка. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
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) |
Руденко, Е. А. Оптимальный рекуррентный логико-динамический фильтр с конечной памятью [Текст] / Е. А. Руденко // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2017. - № 4. - С. 56-64. - Библиогр.: с. 63-64 (17 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Математика Теория вероятностей Кл.слова (ненормированные): Монте-Карло метод -- ФОС -- дискретные системы -- конечномерные фильтры -- логико-динамические модели -- марковские системы -- метод Монте-Карло -- рекуррентные фильтры -- стохастические объекты -- фильтры оптимальной структуры -- численные алгоритмы Аннотация: Рассматривается задача обработки неточных или неполных наблюдений за состоянием дискретного марковского стохастического объекта с изменяемой случайной структурой с целью наиболее точного оценивания и одношагового прогнозирования его переменных состояния и типа структуры. Предлагается синтезировать простой конечномерный переключаемый фильтр, который запоминает только несколько последних измерений в своем векторе состояния. Размерность этого вектора (объем памяти фильтра) может выбираться из условия компромисса между достигаемой точностью оценивания и сложностью аппаратной реализации фильтра. Получено представление оптимальных структурных функций фильтра через соответствующие распределения вероятности и предложен численный алгоритм их нахождения методом Монте-Карло. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Руденко, Е. А. Оптимальный нелинейный рекуррентный фильтр с конечной памятью [Текст] / Е. А. Руденко // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2018. - № 1. - С. 45-63. - Библиогр.: с. 63 (24 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Математика Теория вероятностей Кл.слова (ненормированные): Монте-Карло метод -- гауссовское распределение -- дискретные объекты -- конечномерные фильтры -- линеаризованное распределение -- марковские объекты -- метод Монте-Карло -- нелинейные фильтры -- рекуррентные фильтры -- фильтры Аннотация: Рассматривается задача наилучшего оценивания текущих значений части переменных состояния дискретного стохастического марковского объекта по результатам измерений. С целью обеспечения достаточно простой обработки этих измерений предлагается синтезировать конечномерный фильтр, который запоминает в своем векторе состояния только несколько последних измерений. Объем памяти фильтра произволен и может выбираться из условия компромисса между достигаемой точностью оценивания и сложностью аппаратной реализации фильтра. Получено представление среднеквадратически оптимальной структуры фильтра через соответствующее распределение вероятности, найден способ рекуррентного нахождения этого распределения, приведен алгоритм численного построения фильтра методом Монте-Карло. Вследствие его громоздкости рассмотрены аналитические гауссовское и линеаризованное приближения к предлагаемому фильтру. Демонстрируется содержательный пример сравнения точности этих приближений с их известными аналогами. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Руденко, Е. А. Непрерывная конечномерная локально-оптимальная фильтрация диффузионно-скачкообразных сигналов [Текст] / Е. А. Руденко // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2018. - № 4. - С. 13-41. - Библиогр.: с. 40-41 (42 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Математика Математическая кибернетика Кл.слова (ненормированные): Калмана-Бьюси фильтр -- Колмогорова-Феллера уравнения -- Монте-Карло метод -- белые шумы -- конечномерные фильтры -- метод Монте-Карло -- стохастические системы -- уравнения Колмогорова-Феллера -- фильтр Калмана-Бьюси Аннотация: Рассматривается задача непрерывного во времени оперативного оценивания состояния динамической системы, находящейся под воздействием гауссовских и пуассоновских белых шумов. Предлагается метод синтеза конечномерного фильтра, не требующего при реализации больших вычислительных затрат по сравнению, например, с обобщенным (extended) фильтром Калмана-Бьюси, так как его порядок равен лишь размерности оцениваемой части вектора состояния системы. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |