非遍历信号的最优滤波器的渐近稳定性

Anastasia Papavasiliou

非遍历信号的最优滤波器的渐近稳定性

概率论 2007-05-23 v2 最优化与控制

作者: Anastasia Papavasiliou

摘要

在本文中，我们研究当转移概率核依赖于某些未知参数时，从其有噪 partial 信息 $Y$ 估计马尔可夫链 $X$ （信号）的问题。我们的目标是计算条件分布过程 ${\mathbb P}\{X_n|Y_n,...,Y_1\}$ ，以下称之为{\it 最优滤波器}。遵循标准贝叶斯技术，我们将参数视为马尔可夫链的一个非动态分量。结果，即便原始链是混合的，新的马尔可夫链也将不是混合的。我们表明，在某些条件下，最优滤波器相对于初始条件仍是渐近稳定的。因此，通过计算新系统的最优滤波器，我们可以自适应地估计信号。

关键词

最优滤波器马尔可夫链非遍历渐近稳定性贝叶斯参数估计

引用

@article{arxiv.math/0210031,
  title  = {Asymptotic Stability of the optimal filter for non-ergodic signals},
  author = {Anastasia Papavasiliou},
  journal= {arXiv preprint arXiv:math/0210031},
  year   = {2007}
}

备注

16 pages, second draft (October 14, 2004)

非遍历信号的最优滤波器的渐近稳定性

摘要

关键词

引用

备注

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