阿诺·杜塞特；塔迪奇，弗拉迪斯拉夫B。 使用粒子方法的一般状态空间模型中的参数估计。 （英语） Zbl 1047.62084号 Ann.Inst.Stat.数学。 55，第2期，409-422（2003）. 摘要：粒子滤波技术是一组功能强大且通用的基于仿真的方法，用于在非线性非高斯状态空间模型中执行最佳状态估计。如果模型包含固定参数，则执行参数估计的标准技术包括使用参数扩展状态，以将问题转换为最优滤波问题。然而，这种方法需要使用特殊的粒子滤波技术，这有几个缺点。我们在这里考虑一种结合粒子滤波和梯度算法的替代方法来执行批处理和递归最大似然参数估计。提出了一种原始粒子方法来实现这些方法，并通过仿真评估了它们的效率。 引用于23文件 MSC公司： 62M20型 随机过程推断和预测 62L20型 随机近似 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：最佳滤波；序贯蒙特卡罗；状态空间模型；非线性时间序列 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Doucet}和\textit{V.B.Tadić}，Ann.Inst.Stat.Math。55，第2号，409--422（2003；Zbl 1047.62084）