迪马斯·阿伯鲁·阿尔坎乔·杜特拉;Teixeira、Bruno Otávio Soares;路易斯·安东尼奥·阿吉雷 关节最大值后部随机微分方程中的状态路径和参数估计。 （英语） Zbl 1372.93192号 Automatica公司 81, 403-408 (2017). 摘要：在本文中，我们介绍了由随机微分方程（SDE）描述的连续时间系统的联合最大后验状态路径和参数估计（JME）。该估计器可应用于具有离散时间（采样）测量值且具有广泛测量分布的非线性系统。我们还证明了最小能量状态路径和参数估计器（MEE）可以获得联合最大后验噪声路径、初始条件和参数。这些估计量在模拟实验中得到了验证，并与使用无迹卡尔曼滤波器和平滑器的预测误差方法（PEM）进行了比较。实验表明，MEE对漂移函数的阻尼参数有偏差。此外，对于存在异常值的稳健估计，JME获得的状态估计误差低于PEM。 引用于1文件 MSC公司： 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 60甲15 随机偏微分方程（随机分析方面） 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 93元57 采样数据控制/观测系统 关键词：估计理论;参数估计;状态估计;优化问题;随机系统 软件：社会保险公司;Ipopt公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.A.A.Dutra}等人，Automatica 81，403--408（2017；Zbl 1372.93192） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 洛杉矶阿吉雷。；Letellier，C.，《非线性动力学和混沌建模：综述》，《工程中的数学问题》，2009年，第238960页，（2009）·兹比尔1180.37003 [2] Aihara，S.I。；Bagchi，A.，关于最大似然状态估计的Mortensen方程，IEEE自动控制汇刊，44，1011955-1961（1999）·Zbl 0956.93062号 [4] 阿拉萨拉特南，I。；海金，S。；Hurd，T.R.，《连续离散系统的Cubature Kalman滤波：理论与仿真》，IEEE信号处理汇刊，58，10，4977-4993（2010）·Zbl 1391.93223号 [5] Aravkin，A.Y。；贝尔，B.M。；伯克·J·V。；Pillonetto，G.，An（\ell_1）-拉普拉斯稳健卡尔曼平滑器，IEEE自动控制汇刊，56，12，2898-2911（2011）·Zbl 1368.93755号 [9] Aravkin，A.Y。；伯克·J·V。；Pillonetto，G.，非光滑对数曲线密度下的稀疏/稳健估计和卡尔曼平滑，机器学习研究杂志，14，9，2689-2728（2013）·Zbl 1318.62237号 [10] 贝尔，B.M。；伯克·J·V。；Pilloneto，G.，通过内点似然最大化的不等式约束非线性Kalman-Bucy平滑器，Automatica，45，1，25-33（2009）·Zbl 1154.93434号 [11] Betts，J.T.，《使用非线性规划进行最优控制和估计的实用方法》（2010年），SIAM·Zbl 1189.49001号 [12] Capitaine，M.，关于椭圆扩散过程的Onsager-Machlup泛函，（Séminaire de probabilityéS XXXIV（2000），Springer），313-328·Zbl 0959.60072号 [13] Dutra，D.A.，《随机微分方程中的最大后验联合状态路径和参数估计》（2014），UFMG，URI：http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9S3H9D [15] 杜特拉，D.A。；Teixeira，B.O.S。；洛杉矶阿吉雷，最大值后部状态路径估计：离散化极限及其解释，Automatica，50，5，1360-1368（2014）·Zbl 1296.93204号 [16] 法拉赫曼德，S。；Giannakis，G.B。；Angelosante，D.，通过离群稀疏约束实现动态过程的双稳健平滑，IEEE信号处理汇刊，59，10，4529-4543（2011）·Zbl 1391.93281号 [17] Ghosh，S.J。；马诺哈尔，C.S。；Roy，D.，非线性动力系统状态和参数估计新建议分布的序贯重要性抽样滤波器，伦敦皇家学会学报，A辑（数学和物理科学），4642089，25-47（2008）·Zbl 1132.81006号 [18] 胡贝尔，P.J。；Ronchetti，E.M.，《稳健统计》（2009），威利·Zbl 1276.62022号 [19] 卡里米，H。；McAuley，K.B.，估计具有过程扰动的非线性动态模型中参数、随机扰动强度和测量噪声方差的最大似然方法，计算。化学。工程师，67,4178-198（2014） [20] 哈利勒，M。；Sarkar，A。；Adhikari，S.，混沌振荡系统的非线性滤波器，非线性动力学，55，1-2，113-137（2009）·Zbl 1248.70022号 [21] 克劳登，体育。；Platen，E.，随机微分方程的数值解（1992），Springer·Zbl 0925.65261号 [22] Kristensen，N.R。；Madsen，H。；Jörgensen，S.B.，随机灰箱模型中的参数估计，Automatica，40，2，225-237（2004）·Zbl 1048.93088号 [23] Lange，K.L。；Little，R.J.A。；Taylor，J.M.G.，使用t分布的稳健统计建模，《美国统计协会杂志》，84，408，881-896（1989） [24] 利维，B.C。；Nikoukhah，R.，相对熵容限下增量模型扰动下的鲁棒状态空间滤波，IEEE自动控制学报，58，3，682-695（2013）·Zbl 1369.93636号 [25] Monin，A.，使用最大高斯混合估计模态轨迹，IEEE自动控制学报，58，3，763-768（2013）·Zbl 1369.93645号 [26] 南迪欧，V。；Manohar，C.S.，使用自适应粒子滤波器识别非线性结构动力系统，《声音与振动杂志》，306，3-5，524-563（2007） [27] Polak，E.，《关于优化函数在数值优化控制中的作用》，《控制年度评论》，35，2，247-253（2011） [28] Särkkä，S.，Unscented Rauch-Tung-Striebel smooder，IEEE自动控制交易，53，3，845-849（2008）·Zbl 1367.93691号 [30] 瓦齐里，M.S。；McAuley，K.B。；McLellan，P.J.，未知扰动强度非线性随机连续动态模型中的参数和状态估计，加拿大化学工程杂志，86，5，828-837（2008） [31] 瓦希特，A。；Biegler，L.T.，《关于大规模非线性规划中点内滤波器线搜索算法的实现》，《数学规划》，106，1，25-57（2006）·Zbl 1134.90542号 [32] Zeitouni，O.，关于非（C^2）曲线周围扩散过程的onsager-machlup泛函，《概率年鉴》，17，1037-1054（1989）·Zbl 0696.60073号 [33] 泽图尼，O。；Dembo，A.，扩散过程轨迹的最大后验估计，随机，20，3，221-246（1987）·Zbl 0612.60041号 [34] Zorzi，Mattia，模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波，IEEE自动控制汇刊，PP，99，1-6（2016）·Zbl 1369.93666号 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。