Каталог изданий 119Рубрики 53Авторы 9352Новости 1845Ключевые слова 5095 |
Правила публикацииВебинары![]() |
Моделирование и анализ данных Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет ISSN (печатная версия): 2219-3758 ISSN (online): 2311-9454 DOI: https://doi.org/10.17759/mda Лицензия: CC BY-NC 4.0 Издается с 2011 года Периодичность: 4 номера в год Язык журнала: русский Доступ к электронным архивам: открытый EN In English |
Моделирование и анализ данных Перспективные направления нелинейной фильтрации случайных процессов в непрерывных стохастических системах 203Косачев И.М. Чугай К.Н. Рыбаков К.А. АннотацияВ статье излагается методический подход к нелинейной фильтрации многомерных негауссовых случайных процессов, наблюдаемых в непрерывных стохастических динамических системах с фиксированной структурой. Высокая точность разработанных алгоритмов оптимальной нелинейной фильтрации обусловлена за счет итерационного учета в них высших апостериорных центральных моментов фильтруемого процесса в общем случае произвольного порядка. Адаптивность разработанных алгоритмов высокоточной нелинейной фильтрации обеспечивается путем расчета на ЭВМ в реальном времени апостериорных асимметрий и апостериорных эксцессов всех фазовых координат фильтруемого случайного процесса, последующего их сравнения с пороговыми значениями, соответствующими гауссовому процессу, и, при необходимости, путем итерационного учета в алгоритмах фильтрации высших апостериорных центральных моментов фильтруемого процесса. Кроме того, рассмотрено современное направление в теории оптимальной нелинейной фильтрации: применение последовательных методов Монте-Карло. Ключевые слова: Высокоточная фильтрация, динамическая система, непрерывная стохастическая система, случайный процесс, фильтр частиц Рубрика: Методы оптимизации Тип: научная статья Фрагмент статьи
Методы и алгоритмы оптимальной фильтрации случайных процессов (СП) применяются во многих прикладных задачах, например задачах приема радиосигналов на фоне помех, при управлении движущимися объектами: космическими аппаратами, воздушными и морскими судами, подводными аппаратами, наземными средствами передвижения в условиях неточных измерений параметров движения, при обработке телеметрической информации, информации с навигационных спутниковых систем или автономных систем позиционирования, за-дачах радиолокации, задачах параметрической идентификации и распознавания образов. Разработка новых эффективных методов и алгоритмов, позволяющих решать задачи оптимальной фильтрации для нелинейных стохастических систем, не теряет своей актуальности. Литература
Статьи по теме
Клиническая психология, Психология личности | Гаранян Н.Г., Шарапова А.В., Сорокова М.Г., Микита О.Ю., Бойко С.Л. Психологическая диагностика, Психология личности | Манукян В.Р., Муртазина И.Р., Гришина Н.В. Математические методы в психологии и смежных науках | Булгаков Д.Н. |
© 2007–2021 Портал психологических изданий PsyJournals.ru Все права защищены Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г. Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ
|