Nakamori,S.公司。;卡巴列罗-阿吉拉,R。;埃莫索·卡拉佐(A.Hermoso-Carazo)。;吉梅内斯·洛佩斯,J.D。;Linares-Pérez,J。 基于协方差信息的非线性不确定观测信号估计。 (英语) Zbl 1161.62063号 J.统计计算。模拟 79,第1号,55-66(2009). 小结:本文解决了观测值是信号的非线性函数、测量机制容易失效或某些观测值意外丢失(不确定观测值)的情况下的信号估计问题。假设描述观测不确定性的伯努利随机变量是独立的,产生信号的状态空间模型是未知的,并且只有观测方程中涉及的过程的协方差函数可用,提出了一种递归滤波和定点平滑算法。一个关于相位调制问题的数值仿真例子表明了该算法的有效性。 引用于三文件 理学硕士: 62平方米 随机过程推断和预测 65C60个 统计中的计算问题(MSC2010) 关键词:最小二乘估计;非线性观测;不确定观测 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Nakamori}等人,《统计计算杂志》。模拟79,No.1,55--66(2009;Zbl 1161.62063) 全文: 内政部 参考文献: [1] 内政部:10.1109/TAC.2004.834121·Zbl 1365.93512号 ·doi:10.10109/TAC.2004.834121 [2] 内政部:10.1109/TAC.2005.854579·Zbl 1365.93489号 ·doi:10.1109/TAC.2005.854579 [3] DOI:10.1016/j.automatica.2006.03.011·Zbl 1128.93368号 ·doi:10.1016/j.automatica.2006.03.011 [4] 内政部:10.1109/9.310039·Zbl 0800.93757号 ·doi:10.10109/9.310039 [5] 内政部:10.1109/9.402248·Zbl 0832.93060号 ·数字对象标识代码:10.1109/9.402248 [6] DOI:10.1016/S0165-1684(97)00126-6·Zbl 0908.93061号 ·doi:10.1016/S0165-1684(97)00126-6 [7] DOI:10.1016/S0165-1684(03)00056-2·Zbl 1144.93375号 ·doi:10.1016/S0165-1684(03)00056-2 [8] 内政部:10.1080/002077203100016390·Zbl 1079.93040号 ·doi:10.1080/002077203100016390 [9] Grewal M.S.,卡尔曼滤波(1993) [10] 内政部:10.1109/TIM.2006.870123·doi:10.1109/TIM.2006.870123 [11] 内政部:10.1109/TPEL.2005.854014·doi:10.1109/TPEL.2005.854014 [12] 内政部:10.1109/TMC.2005.43·doi:10.1109/TMC.2005.43 [13] 内政部:10.1109/TIM.2002.1017717·doi:10.1109/TIM.2002.1017717 [14] Nakamori S.,《电子、通信和计算机科学基础IEICE汇刊》,第82页,1292页–(1999) [15] Van Trees H.L.,检测、估计和调制理论(1968) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。