J·戈什·舒瓦。;马诺哈尔，C.S。;罗伊·D·。 非线性动力系统状态和参数估计的序贯重要性抽样滤波器。 （英语） Zbl 1132.81006号 程序。英国皇家学会。，序列号。A、 数学。物理。工程科学。 464，编号2089，25-47（2008）. 摘要：在贝叶斯滤波的框架内，利用蒙特卡罗模拟研究了基于不完全噪声测量的非线性动力系统参数估计问题。测量噪声和未建模动力学通过加性和/或乘性高斯白噪声过程表示。截断的Itó-Taylor展开用于离散这些方程，从而得到包含一组多重随机积分的离散映射。这些积分通常构成一组非高斯随机变量。将要确定的系统参数声明为附加状态变量。通过一种新的序贯重要性抽样滤波器解决了参数识别问题。这包括测量方程中非线性项的Itó-Taylor展开，以及理想建议密度函数的发展，同时考虑控制方程中出现的非高斯项。一些非线性振荡器和几何非线性欧拉-伯努利光束参数识别的数值示例表明，与最著名的算法之一，即无迹粒子滤波器相比，所提方法的性能有了显著提高。 引用于7文件 MSC公司： 62F05型 参数检验的渐近性质 60克15 高斯过程 60J60型 扩散过程 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 关键词：动态状态估计;颗粒过滤器;结构系统识别;随机泰勒展开 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Ghosh Shuva}等人，Proc。英国皇家学会。，序列号。A、 数学。物理。工程科学。464，编号2089，25-47（2008；Zbl 1132.81006） 全文： 内政部 参考文献： [1] IEEE PROC 95第899页–（2007）·doi:10.1109/JPROC.2007.893250 [2] PROBAB ENG MECH 21第81页–（2006）·doi:10.1016/j.probengmech.2005.08.003 [3] 第10页197–（2000）·doi:10.1023/A:1008935410038 [4] J ENG MECH ASCE 121第255页–（1995）·doi:10.1061/（ASCE）0733-9399（1995）121:2（255） [5] 计算机方法应用机械工程196 pp 5063–（2007）·兹比尔1173.70306 ·doi:10.1016/j.cma.2007.07.004 [6] IEEE TRANS雷达信号处理140第107页–（1993）·doi:10.1049/ip-f-2.1993.0015 [7] PROBAB ENG MECH 4第162页–（1989）·doi:10.1016/0266-8920（89）90022-2 [8] TRANS ASME J BASIC ENG 82第35页–（1960）·数字对象标识代码：10.1115/1.3662552 [9] 第125页，第389页–（2003年）·数字对象标识代码：10.1115/1.1569947 [10] 机械系统信号处理20 pp 505–（2006）·doi:10.1016/j.ymssp.2005.04.008 [11] SADHANA 31第399页–（2006）·Zbl 1154.93039号 ·doi:10.1007/BF02716784 [12] 声音VIB杂志306第524页–（2007年）·doi:10.1016/j.jsv.2007.05.040 [13] Saha，《皇家学会学报A：数学、物理和工程科学》463（2083），第1827页–（2007）·Zbl 1139.34042号 ·doi:10.1098/rspa.2007.1852 [14] J ENG MECH ASCE 110第1757页–（1984）·doi:10.1061/（ASCE）0733-9399（1984）110:12（1757） [15] J SOUND VIB 306第111页–（2007年）·Zbl 1242.93147号 ·doi:10.1016/j.jsv.2007.05.043 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。