马亨德拉·纳特·米什拉;Prakasa Rao、Bhagavatula Lakshmi Surya 对于分数布朗运动驱动信号和布朗运动驱动观测的线性系统，通过卡尔曼-布基滤波器估计漂移参数和变化点。 （英语） Zbl 1401.62133号 J.韩国数学。Soc公司。 55，第5号，1063-1073（2018）. 摘要：我们研究了分数布朗运动驱动信号和布朗运动驱动观测的线性系统的漂移参数和通过卡尔曼-布基滤波器获得的变化点的估计。 引用于1文件 MSC公司： 2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型 60G22型 分数过程，包括分数布朗运动 60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面） 62M20型 随机过程推断和预测 关键词：分数布朗运动;线性系统;最佳滤波;卡尔曼-布西滤波器;创新过程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.N.Mishra}和\textit{B.L.S.Prakasa Rao}，J.韩国数学。Soc.55，No.5，1063--1073（2018；Zbl 1401.62133） 全文： 链接 参考文献： [1] P.Billingsley，《概率测度的收敛》，John Wiley&Sons，Inc.，纽约，1968年·Zbl 0172.21201号 [2] I.A.Ibragimov和R.Z.Has'minskii，《统计估计》，塞缪尔·科茨（Samuel Kotz）从俄语翻译而成，《数学应用》，第16期，施普林格-弗拉格出版社，纽约，1981年·Zbl 0467.62026号 [3] M.L.Kleptsyna和A.Le Breton，分数OrnsteinUhlenbeck型过程的统计分析，统计推断Stoch。过程。5（2002），第3期，229–248·Zbl 1021.62061号 [4] M.L.Kleptsyna、A.Le Breton和M.-C.Roubaud，分数型随机系统的参数估计和最优滤波，统计推断Stoch。过程。3（2000），第1-2期，173-182页·兹比尔0966.62069 [5] 《分数布朗噪声滤波的一般方法——线性系统的应用》，《随机报告》71（2000），第1-2期，第119–140页·Zbl 0979.93117号 [6] 于。库托扬茨，《小噪声动力系统的识别》，《数学及其应用》，300，克鲁沃学术出版集团，多德雷赫特，1994年·Zbl 0831.62058号 [7] A.Le Breton，分数布朗运动驱动的简单线性系统中的滤波和参数估计，Statist。普罗巴伯。莱特。38（1998），第3期，263-274·Zbl 0906.62104号 [8] M.N.Mishra和B.L.S.Prakasa Rao，切换分数扩散过程的漂移参数和变化点的估计，斯托克。分析。申请。32（2014），第4期，664–686·兹比尔1296.62180 [9] ，通过卡尔曼-布基滤波器估计分数布朗运动驱动的线性系统的变化点，Commun。斯托克。分析。10（2016），第2期，219–238。 [10] 《分数布朗运动驱动信号和布朗运动驱动观测的线性系统通过卡尔曼-布基滤波器估计漂移参数和变化点》，研究报告RR2017-07，CR Rao高等数学、统计和计算机科学研究所，印度海得拉巴，2017年。 [11] K.R.Parthasarathy，《度量空间的概率测度》，《概率与数理统计》，第3期，学术出版社，纽约，1967年·Zbl 0153.19101号 [12] B.L.S.Prakasa Rao，连续密度尖端位置的估计，《数学年鉴》。统计师。39 (1968), 76–87. ·兹伯利0159.47703 [13] ，度量空间上随机过程生成的概率测度的紧性，Bull。Inst.数学。阿卡德。Sinica 3（1975），第2期，353–367·Zbl 0331.60006号 [14] 《统计推断的渐近理论》，《概率和数学统计中的威利级数：概率和数学统计学》，约翰·威利父子公司，纽约，1987年·Zbl 0604.62025号 [15] 《分数扩散过程的统计推断》，《概率统计中的威利级数》，约翰·威利父子有限公司，奇切斯特出版社，2010年·Zbl 1211.62143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。