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) |