张耀明 状态空间模型中时间因素分析的最大似然方法。 （英语） Zbl 1172.93407号 信号处理。 86，第10号，2966-2980（2006）. 总结：L.Xu先生[IEEE Trans.Signal Process.48，No.7，2132–2144（2000；Zbl 0982.94004号)]通过最小化近似的Kullback-divergence代价函数，提出了状态空间模型中的时间因子分析（TFA）算法。本文在最大似然（ML）框架下进一步研究了TFA。在不使用任何近似技术的情况下，我们将TFA与控制理论中的一个传统滤波问题联系起来，通过这个联系提出了一种新的自适应TFA算法。该算法利用卡尔曼滤波器对状态及其协方差矩阵进行最优估计，同时利用基于梯度的方法对其他模型参数进行调整。此外，在不考虑测量噪声的情况下，我们进一步提出了一种算法变体，并相应地分析了其解的性质。数值模拟显示了有希望的结果。 引用于1文件 MSC公司： 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 关键词：状态空间模型;时间因素分析;卡尔曼滤波器;状态标识 引文：Zbl 0982.94004号 软件：AS 154标准 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.-M.Cheung}，信号处理。86，第10号，2966--2980（2006；Zbl 1172.93407） 全文： 内政部