|
Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)
Тематический выпуск (окончание)
Алгоритм робастной фильтрации марковских скачкообразных процессов по высокочастотным считающим наблюдениям
А. В. Борисовab a Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра “Информатика и управление” РАН, Москва
b Московский авиационный институт
Аннотация:
Представлен алгоритм оценивания состояния марковских скачкообразных процессов по наблюдениям векторного процесса со считающими компонентами. Особенностью класса изучаемых систем наблюдения является то, что частота скачков поступающих наблюдений значительно превосходит интенсивность смены состояний оцениваемого процесса. Это свойство дает возможность в алгоритме фильтрации обрабатывать поступающие наблюдения с использованием их диффузионной аппроксимации. Предлагаемые в статье оценки обладают свойством устойчивости по отношению к неточному знанию распределения наблюдаемого процесса. Для иллюстрации робастных качеств оценок представлено решение прикладной задачи мониторинга состояния RTP-соединения по наблюдениям потока пакетов, регистрируемых на узле-получателе.
Ключевые слова:
марковский скачкообразный процесс, мультивариантный точечный процесс, диффузионная аппроксимация, алгоритм робастной фильтрации.
Образец цитирования:
А. В. Борисов, “Алгоритм робастной фильтрации марковских скачкообразных процессов по высокочастотным считающим наблюдениям”, Автомат. и телемех., 2020, № 4, 3–20; Autom. Remote Control, 81:4 (2020), 575–588
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at15502 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2020/i4/p3
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 164 | PDF полного текста: | 27 | Список литературы: | 22 | Первая страница: | 22 |
|