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【24h】

Minimal dimensional linear filters for discrete-time Markovprocesses with finite state space

机译:具有有限状态空间的离散时间马尔可夫过程的最小维线性滤波器

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摘要

We consider a filtering problem for a discrete-time Markov process with k states observed in white Gaussian noise. It is known that in this situation the best linear estimate is given by a k-dimensional Kalman filter, and in some cases the dimension of such a filter can be reduced. Here, using a backward semimartingale description of the process and results from stochastic realization theory, we provide an algorithm for the construction of the minimal dimensional linear filter
机译:我们考虑在高斯白噪声中观察到k个状态的离散时间马尔可夫过程的一个滤波问题。已知在这种情况下,最佳线性估计由k维卡尔曼滤波器给出,在某些情况下,可以减小这种滤波器的尺寸。在此,使用对过程的后向半描述以及随机实现理论的结果,我们为最小维线性滤波器的构造提供了一种算法

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