Аннотация:
Представлено решение задачи оптимальной фильтрации состояний марковских скачкообразных процессов по наблюдениям мультивариантных точечных процессов. Особенность наблюдений в том, что их компенсаторы являются случайными линейными функциями состояния системы, а составной процесс “состояние–наблюдения” не обладает марковским свойством. Искомая оценка оптимальной фильтрации выражается через решение некоторой рекуррентно связанной системы линейных дифференциальных уравнений и алгебраических соотношений. Предложены примеры использования теоретических результатов для построения типовых моделей реальных сетей массового обслуживания. Установлена связь нового алгоритма оптимальной фильтрации с классическими результатами Калмана–Бьюси и Вонэма. Представлено решение задачи оценивания текущего состояния UDP – соединения по результатам наблюдения получаемого видеопотока.
\RBibitem{Bor16}
\by А.~В.~Борисов
\paper Применение методов оптимальной фильтрации для оперативного оценивания состояний сетей массового обслуживания
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2016
\issue 2
\pages 115--141
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at14390}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=25996281}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2016
\vol 77
\issue 2
\pages 277--296
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117916020053}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000370333000005}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84958237393}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at14390
https://www.mathnet.ru/rus/at/y2016/i2/p115
Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
А. В. Борисов, Ю. Н. Куринов, Р. Л. Смелянский, “Вероятностный анализ класса марковских скачкообразных процессов”, Информ. и её примен., 18:3 (2024), 30–37
A. Borisov, A. Bosov, G. Miller, I. Sokolov, “Partial diffusion Markov model of heterogeneous TCP link: optimization with incomplete information”, Mathematics, 9:14 (2021), 1632
Konstantin V. Semenikhin, Emergence, Complexity and Computation, 41, Modern Trends in Controlled Stochastic Processes:, 2021, 129
А. В. Борисов, “Алгоритм робастной фильтрации марковских скачкообразных процессов по высокочастотным считающим наблюдениям”, Автомат. и телемех., 2020, № 4, 3–20; A. V. Borisov, “Robust filtering algorithm for Markov jump processes with high-frequency counting observations”, Autom. Remote Control, 81:4 (2020), 575–588
А. В. Борисов, “L1-оптимальная фильтрация марковских скачкообразных процессов I: точное решение и численные схемы реализации”, Автомат. и телемех., 2020, № 11, 11–31; A. V. Borisov, “L1-optimal filtering of Markov jump processes. I. Exact solution and numerical implementation schemes”, Autom. Remote Control, 81:11 (2020), 1945–1962
А. В. Босов, “Применение условно-оптимального фильтра для синтеза субоптимального управления в задаче оптимизации выхода нелинейной дифференциальной стохастической системы”, Автомат. и телемех., 2020, № 11, 32–45; A. V. Bosov, “Application of conditional-optimal filter for synthesis of suboptimal control in the problem of optimizing the output of a nonlinear differential stochastic system”, Autom. Remote Control, 81:11 (2020), 1963–1973
А. В. Босов, А. И. Стефанович, “Управление выходом стохастической дифференциальной системы по квадратичному критерию. II. Численное решение уравнений динамического программирования”, Информ. и её примен., 13:1 (2019), 9–15
A. V. Borisov, G. B. Miller, A. I. Stefanovich, “Controllable Markov jump processes. I. Optimum filtering based on complex observations”, J. Comput. Syst. Sci. Int., 57:6 (2018), 890–906
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: