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Discrete-Time Expectation Maximization Algorithms for Markov-Modulated Poisson Processes

机译:马尔可夫调制泊松过程的离散时间期望最大化算法

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摘要

In this paper, we consider parameter estimation Markov-modulated Poisson processes via robust filtering and smoothing techniques. Using the expectation maximization algorithm framework, our filters and smoothers can be applied to estimate the parameters of our model in either an online configuration or an offline configuration. Further, our estimator dynamics do not involve stochastic integrals and our new formulas, in terms of time integrals, are easily discretized, and are written in numerically stable forms in W. P. Malcolm, R. J. Elliott, and J. van der Hoek, ldquoOn the numerical stability of time-discretized state estimation via clark transformations,rdquo presented at the IEEE Conf. Decision Control, Mauii, HI, Dec. 2003.
机译:在本文中,我们考虑通过鲁棒滤波和平滑技术进行参数估计的马尔可夫调制泊松过程。使用期望最大化算法框架,我们的过滤器和平滑器可以应用于在线配置或离线配置中估算模型的参数。此外,我们的估计器动力学不涉及随机积分,并且我们的新公式在时间积分方面易于离散化,并且以WP Malcolm,RJ Elliott和J.van der Hoek,ldquo的数值稳定形式编写。在IEEE Con​​f。上提出的通过克拉克变换进行时间离散状态估计的方法决策控制,夏威夷州,Mauii,2003年12月。

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