Диссертация
№ 525011300640-3Статистические методы идентификации динамических систем, моделируемых стохастическими дифференциальными и разностными уравнениями
13.01.2025
Объект исследования: динамические системы, задаваемые стохастическими дифференциальными и стохастическими разностными уравнениями. Цель работы: развитие теории улучшенного статистического оценивания и разработка эффективных адаптивных робастных статистических методов идентификации для стохастических динамических систем, исследование их вероятностных и статистических свойств.
Методы исследования: методы стохастического исчисления, статистики случайных процессов, теории стохастических дифференциальных и стохастических разностных уравнений. Полученные результаты и новизна: разработан метод улучшенного оценивания параметров линейных стохастических систем с непрерывным и дискретным временем с негауссовскими помехами, позволяющий значительно повысить неасимптотическую точность идентификации; предложен подход для доказательства асимптотической оптимальности в минимаксном смысле предложенных процедур оценивания параметров по полным и неполным данным; разработан метод эффективного непараметрического оценивания в моделях с малыми шумами, определяемыми процессами Леви, получены достаточные условия, определяющие потенциальные возможности статистического оценивания в таких моделях; разработан метод оценивания числа сигналов, передаваемых по многоканальным телекоммуникационным устройствам, позволяющий проектировать эффективные технологии обработки сигналов; предложен улучшенный метод идентификации в моделях больших данных в непрерывном времени, имеющий высокую скорость обработки информации; разработаны робастные адаптивные эффективные методы выбора моделей на основе улучшенных оценок для непараметрической идентификации стохастических динамических систем по полным и неполным данным, обладающие высокой точностью; синтезированы алгоритмы численного анализа предложенных процедур оценивания, позволяющие применять их в практических задачах.
Область применения: управление и обработка данных в системах, подверженных воздействию на них импульсных шумов.
ГРНТИ
28.19.31 Идентификация систем
28.21.15 Теория сигналов
27.43.51 Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
27.43.17 Математическая статистика
Ключевые слова
стохастические динамические системы
регрессионные модели
параметрическое и непараметрическое оценивание
улучшенное оценивание
семимартингальные шумы
Детали
Автор
Пчелинцев Евгений Анатольевич
Вид
Докторская
Целевое степень
Доктор физико-математических наук
Дата защиты
26.12.2024
Организация защиты
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Организация автора
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Похожие документы
Новые робастные эффективные статистические методы обработки сигналов и изображений в стохастических системах
0.942
НИОКТР
Моделирование дискретных стохастических систем с параметрической неопределенностью методами информационной и распределенной фильтрации
0.932
НИОКТР
ЭФФЕКТИВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СЛОЖНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ(промежуточный)
0.931
ИКРБС
Эффективные статистические методы синтеза и анализа улучшенных робастных алгоритмов обработки сигналов
0.929
НИОКТР
УПРАВЛЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ ДЛЯ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ ПРИ НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИИ И СКАЧКООБРАЗНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ (заключительный)
0.929
ИКРБС
Эффективные статистические методы обработки информации для сложных стохастических систем(промежуточный) этап 2
0.926
ИКРБС
Эффективные статистические методы обработки информации для сложных стохастических систем
0.926
НИОКТР
Решение задач параметрической идентификации дискретных стохастических систем с аддитивными и мультипликативными шумами: новые методы и алгоритмы на основе блочно-матричных ортогональных преобразований
0.924
НИОКТР
НОВЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ДЛЯ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ С НЕИЗВЕСТНЫМИ СПЕКТРАЛЬНЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ В СЛОЖНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ (заключительный)
0.923
ИКРБС
Разработка численных методов для задач оценивания и управления статистически неопределенными механическими системами
0.922
ИКРБС