APPROXIMATE FILTER FOR JUMP-DIFFUSION MODELS ; Приближенный метод фильтрации сигналов в стохастических системах диффузионно-скачкообразного типа

Συγγραφείς: K. A. Rybakov, К. А. Рыбаков

Πηγή: Civil Aviation High Technologies; № 207 (2014); 54-60 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 207 (2014); 54-60 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined

Θεματικοί όροι: уравнение Стратоновича-Кушнера, conditional density, Duncan-Mortensen-Zakai equation, jump-diffusion, Kushner-Stratonovich equation, Monte Carlo method, optimal filtering problem, stochastic system, ветвящиеся процессы, метод статистических испытаний, оптимальная фильтрация, скачкообразный процесс, стохастическая система, уравнение Дункана-Мортенсена-Закаи

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/232/158; Аверина Т.А. Модифицированный алгоритм статистического моделирования систем со случайной структурой с распределенными переходами // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2013. - Т. 16. - № 2. - С. 97-105.; Аверина Т.А., Рыбаков К.А. Новые методы анализа воздействия пуассоновских дельта-импульсов в задачах радиотехники // Журнал радиоэлектроники. - 2013. - № 1. [Электронный ресурс]. URL: http://jre.cplire.ru/jre/contents.html.; Аверина Т.А., Рыбаков К.А. Два метода анализа стохастических систем с пуассоновской составляющей // Дифференциальные уравнения и процессы управления. - 2013. - № 3. - С. 85-116. [Электронный ресурс]. URL: http://www.math.spbu.ru/diffjournal.; Артемьев В.М. Теория динамических систем со случайными изменениями структуры. - Минск: Вышэйшая школа, 1979.; Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. - М.: Наука, 1971.; Казаков И.Е., Артемьев В.М., Бухалев В.А. Анализ систем случайной структуры. - М.: Физматлит, 1993.; Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Наука, 1985.; Кузнецов Д.Ф. Новые представления явных одношаговых численных методов для стохастических дифференциальных уравнений со скачкообразной компонентой // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2001. - Т. 41. - № 6. - С. 922-937.; Марковская теория оценивания в радиотехнике / под ред. М.С. Ярлыкова. - М.: Радиотехника, 2004.; Михайлов Г.А., Аверина Т.А. Алгоритм «максимального сечения» в методе Монте-Карло // Доклады АН. - 2009. - Т. 428. - № 2. - С. 163-165.; Пантелеев А.В., Руденко Е.А., Бортаковский А.С. Нелинейные системы управления: описание, анализ и синтез. - М.: Вузовская книга, 2008.; Параев Ю.И. Введение в статистическую динамику процессов управления и фильтрации. - М.: Советское радио, 1976.; Руденко Е.А. Оптимальная структура непрерывного нелинейного фильтра Пугачева пониженного порядка // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2013. - № 6. - С. 25-51.; Рыбаков К.А. Сведение задачи нелинейной фильтрации к задаче анализа стохастических систем с обрывами и ветвлениями траекторий // Дифференциальные уравнения и процессы управления. - 2012. - № 3. - С. 91-110. [Электронный ресурс]. URL: http://www.math.spbu.ru/diffjournal.; Рыбаков К.А. Модифицированный алгоритм оптимальной фильтрации сигналов на основе моделирования специального ветвящегося процесса // Авиакосмическое приборостроение. - 2013. - № 3. - С. 15-20.; Рыбаков К.А. Вероятностный анализ стохастических систем с пуассоновской составляющей // Научный Вестник МГТУ ГА. - 2013. - №194. - С. 55-62.; Рыбаков К.А. Решение робастного уравнения Дункана Мортенсена Закаи спектральным методом // Системи обробки інформації. - 2013. - Вып. 7 (114). - С. 139-143.; Рыбаков К.А. Приближенное решение задачи оптимальной нелинейной фильтрации для стохастических дифференциальных систем методом статистических испытаний // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2013. - Т. 16. - № 4. - С. 377-391.; Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. - М.: Логос, 2007.; Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов / под ред. М.Н. Красильщикова, Г.Г. Себрякова. - М.: Физматлит, 2009.; Шахтарин Б.И., Микаэльян С.В. Траекторный фильтр в системе координат измерителя для системы слежения за целями по угломерным данным // Научный Вестник МГТУ ГА. - 2013. - № 193. - С. 21-25.; Candy J.V. Bayesian Signal Processing: Classical, Modern and Particle Filtering Methods. - John Wiley & Sons, 2009.; Luo X., Yau S.S.-T. Complete real time solution of the general nonlinear filtering problem without memory // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2013. V. 58. № 10. - P. 2563-2578.; Situ R. Theory of Stochastic Differential Equations with Jumps and Applications. - Springer, 2005.; Terejanu G., Singla P., Singh T., Scott P.D. Adaptive Gaussian sum filter for nonlinear Bayesian estimation // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2011. V. 56. № 9. - P. 2151-2156.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/232; undefined

Διαθεσιμότητα: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/232