Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и её применения, 2021, том 15, выпуск 2, страницы 12–19
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264210202
(Mi ia722)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям I: точное решение задачи

А. В. Борисовabcd, Д. Х. Казанчянc

a Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
b Московской авиационный институт
c Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова
d Центр фундаментальной и прикладной математики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова
Список литературы:
Аннотация: Первая часть цикла посвящена решению задачи оптимальной фильтрации состояний марковских скачкообразных процессов (МСП) по совокупности наблюдаемых диффузионных и считающих процессов. Интенсивности шумов в наблюдаемой диффузии и скачков в разрывных наблюдениях зависят от оцениваемого состояния. Предложено специальное эквивалентное преобразование наблюдений, приводящее их к совокупности диффузионного процесса с единичной диффузией, множеству считающих процессов и совокупности косвенных наблюдений, выполненных в неслучайные дискретные моменты времени. Искомая оптимальная оценка представима в форме решения дискретно-непрерывной стохастической дифференциальной системы с преобразованными наблюдениями в правой части. Приведено условие идентифицируемости, при выполнении которого состояние МСП может быть восстановлено по косвенным зашумленным наблюдениям точно.
Ключевые слова: марковский скачкообразный процесс, оптимальная фильтрация, мультипликативные шумы в наблюдениях, непрерывные и считающие наблюдения, условия идентифицируемости.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-07-00187_а
Московский центр фундаментальной и прикладной математики
Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ (проект 19-07-00187 А) и в соответствии с программой Московского центра фундаментальной и прикладной математики.
Поступила в редакцию: 05.03.2021
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Борисов, Д. Х. Казанчян, “Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям I: точное решение задачи”, Информ. и её примен., 15:2 (2021), 12–19
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BorKaz21}
\by А.~В.~Борисов, Д.~Х.~Казанчян
\paper Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям I: точное решение задачи
\jour Информ. и её примен.
\yr 2021
\vol 15
\issue 2
\pages 12--19
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia722}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264210202}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia722
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia/v15/i2/p12
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и её применения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:118
    PDF полного текста:53
    Список литературы:24
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024