Особенности построения алгоритмов оценивания параметров многомерных случайных процессов
Another Title
Features of construction of evaluation algorithms multidimensional random processes
Bibliographic entry
Лобатый, А. А. Особенности построения алгоритмов оценивания параметров многомерных случайных процессов = Features of construction of evaluation algorithms multidimensional random processes / А. А. Лобатый, А. Ю. Бумай // Системный анализ и прикладная информатика. – 2020. – № 1. – С. 24-32.
Abstract
Рассматривается задача оценивания информации, содержащейся в случайных сигналах, поступающих от различных источников – измерителей. При этом предполагается, что оцениваемый случайный процесс и выход измерителя при математическом описании задачи представляют собой векторные случайные процессы. При этом размерность вектора измерений может быть больше, чем размерность вектора оцениваемого процесса. Проведен анализ аналитических методов и алгоритмов оценивания, основанных на определении основных вероятностных характеристик случайного процесса как априорными, так и апостериорными методами при различных критериях оптимальности. На основе проведенного анализа рассмотрена задача комплексирования измерителей случайного процесса в общей постановке на основе предложенного критерия максимума апостериорного правдоподобия, объединяющего критерий максимума правдоподобия и критерий максимума апостериорной вероятности, на основе чего разработана общая методика комплексирования. Приведенный пример комплексирования фильтров показывает работоспособность предложенного метода. Данный подход к построению алгоритмов оценивания многомерных случайных процессов позволяет повысить точность оценивания, так как учитывает дополнительную информацию и комплексную её обработку.
Abstract in another language
The problem of evaluating the information which is present in random signals from various sources-meters is considered. It is assumed that the random process which is evaluated and the meter output according mathematical description of the problem are vector random processes. In this case, the dimension of the vector of the measurement can be larger than the dimension of the vector of the process being evaluated. The analysis of analytical methods and algorithms of the estimation that based on the determination of the main probabilistic characteristics of a random process by both the a priori and the a posteriori methods with various optimality criteria is carried out. Based on the analysis, the problem of complexing of the meters of the random process is considered according the proposed criterion for the maximum of posterior verisimilitude, combining the criterion of maximum verisimilitude and the criterion of maximum the a posteriori probability, general methodology complexing is developed. Proposed example of the complexing shows the efficiency of the proposed method. This approach to the construction of the algorithms of the evaluation for multidimensional random processes allows to increase the accuracy of estimation, since it takes into account additional information and its complex processing.
View/
Collections
- № 1[7]