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점프 마르코프 선형 시스템(JMLS)은 파라미터가 유한 상태 마르코프 체인에 따라 시간에 따라 변화하는 선형 시스템입니다. 본 논문에서는 이 클래스의 시스템에 대한 최적 상태 추정을 재귀적으로 계산하는 것을 목표로 합니다. 최적 필터링 문제 및 최적 고정 지연 스무딩 문제를 해결하기 위해 입자 필터라는 효율적인 시뮬레이션 기반 알고리즘을 제시합니다. 우리의 알고리즘은 순차적 중요도 샘플링, 선택 기준 및 마르코프 체인 몬테카를로 방법을 결합합니다. JMLS의 통계적 구조를 최대한 활용하기 위해 여러 분산 감소 방법을 사용합니다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션이 수행됩니다. 충격 프로세스의 온라인 디콘볼루션 문제 및 기동하는 목표 추적 문제를 고려합니다. 우리의 알고리즘이 기존 방법보다 우수함을 보여줍니다.
Douc 외 (Thu,)는 이 질문에 대해 연구했습니다.