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Asymptotic Parameter Estimation for a Class of Linear Stochastic Systems Using Kalman-Bucy Filtering

机译:基于卡尔曼-布西滤波的一类线性随机系统的渐近参数估计

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摘要

The asymptotic parameter estimation is investigated for a class of linear stochastic systems with unknown parameter θ : dX_t = (θ_α(t) + β(t)X_t)dt + σ{t)dW_t. Continuous-time Kalman-Bucy linear filtering theory is first used to estimate the unknown parameter θ based on Bayesian analysis. Then, some sufficient conditions on coefficients are given to analyze the asymptotic convergence of the estimator. Finally, the strong consistent property of the estimator is discussed by comparison theorem.
机译:研究了一类参数未知的线性随机系统的渐近参数估计:dX_t =(θ_α(t)+β(t)X_t)dt +σ{t)dW_t。首先,基于贝叶斯分析,连续时间卡尔曼-Bucy线性滤波理论用于估计未知参数θ。然后,给出了一些充分的系数条件来分析估计量的渐近收敛性。最后,通过比较定理讨论了估计的强一致性质。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2012年第8期|342705.1-342705.15|共15页
  • 作者

    Xiu Kan; Huisheng Shu; Yan Che;

  • 作者单位

    School of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 200051, China;

    School of Science, Donghua University, Shanghai 200051, China;

    School of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 200051, China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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