Файл: Липцер Р.Ш. Статистика случайных процессов. Нелинейная фильтрация и смежные вопросы.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.04.2024

Просмотров: 260

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

522 УСЛОВНО-ГАУССОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ [ГЛ. 13

Продолжая указанный выше способ «отщепления» перемен­

ных,

мы видим, что характеристическая функция

 

 

 

 

 

 

 

М

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

имеет

вид экспоненты от

неотрицательно

определенной

квад­

ратичной формы переменных z0, . . . ,

zt, что и доказывает услов­

ную гауссовость последовательности (Ѳ, g), управляемой

урав­

нениями (13.46), (13.47).

 

 

 

 

 

 

задачи, рассмо­

7.

Продолжим

изучение интерполяционной

тренной в п. 5.

 

Если

условное

распределение

n a (s) =

Т е о р е м а

13.10.

= P(0S

нормально,

то параметры mp(s,

t) и

 

yp(s, t)

распределения

ІІа, р (s, t) — P (0S ^

а | ff~\, Of ß) при

всех t > s

определяются из соотношений (ср. с (12.109), (12.110))

 

 

 

mß(s, t) =

m{s, t) + y(s, 0(ф*)*Yf+ (ß — mt),

 

(13.116)

 

Yp (s, t) =

Y (s,

t)

у (s,

t) (ф*)’ Y+qp^Y (s, t)

 

(13.117)

c mp(s, s) = ß,

Yp (s>s) = 0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Условное

 

распределение

P(0s ^ a ,

0i ^ ß |^ '|) нормально. Поэтому согласно замечанию к теореме

о нормальной

корреляции

 

 

 

 

 

 

 

 

 

mp (s,

t) = М (0SI ff-}, Qt =

ß) =

M (0SI ff-}) +

(ß -

M (0< | ff-}))

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(13.118)

 

 

Yß(s,

t) = dn — dl2d^2dl2,

 

 

(13.119)

где

 

 

 

 

 

dn =

cov (0S, 0S1ff"}) =

у (s,

t),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d\2

cov (0S, 0f I ff-\),

 

 

 

 

 

(13.120)

 

 

d22 =

cov(0f,

0f \ff~)).

 

 

 

 

 

 

 

Согласно (13.100) и лемме 13.5

 

 

 

 

 

 

 

 

M [(Of — mt)* \ff~}, 0S] =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

(ф+

№)* “

(m* (s>*) (ф|)* +

№)*) = {®s —

m (s,

t)Y (q>')\

Поэтому

 

 

 

 

 

 

 

 

mtY\

 

 

 

 

d i2 =

cov(0s, Qt \ff-}) =

M[(0S— m(s, t) (Of -

 

=

 

 

 

= M {(0S -

m (s, t)) M [(Of -

mtY НИ,

0S] | ff-}} =

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

(cp')’ =

Y (s, /)K )’.

(13.121)


§ 3]

ПРЯМЫЕ И ОБРАТНЫЕ УРАВНЕНИЯ ИНТЕРПОЛЯЦИИ

§23

Из

(13.118) — (13.121) получаем требуемые представления

(13.116), (13.117).

 

З а м е ч а н и е . Из (13.117) следует, что ковариация vR(s, t)

не зависит от ß.

 

8.

Займемся теперь выводом обратных уравнений интерпо­

ляции (по s при фиксированном і) для т (s, t), у (s, t)

и тя (s, t),

Yß(s, t).

 

0

Т е о р е м а 13.11. Пусть выполнены предположения (I) — (IV), Тогда моменты fhAs, t) и уЛ«> t) удовлетворяют уравнениям

(по s < t)

mß(s, t) =

m ( s , s +

1) +

Y(s, s+ 1)(<P®+1)*Ye++1 \m^(s+ 1, t ) - m s+x],

(s>0 == Yp (s,

s + 1) +

Y (s, s +

1) (cpf+1)* Y++1Yß(s +

1, t) X

(13.122)

 

 

 

 

 

 

 

 

X V++l(pss+ly (s,

s + 1)

(13.123)

c m^(t, f) = ß,

Yß(^>

0 =

°-

 

 

 

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Из

(13.116),

(13.117) получаем

 

mß(s, s +

\) =

m(s,

s +

1) +

y (s, s +

1)(<P|+1)*Ys++i (ß —

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(13.124)

Yp(s>s +

1) =

Y(5,

s +

1) — y (s-

i)(<P|+1)*Ys++14Ps+1y (5,

s + 1).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(13.125)

Покажем, что для процесса (Ѳ, g), управляемого уравне­

ниями (13.46),

(13.47),

для всех

s < u ^ t

 

 

Р ( Ѳ * < а |£ І , Ѳ„,

. . . , 0f) = P(0s < a |^ E , Ѳ„).

(13.126)

Для этого рассмотрим произвольные измеримые ограниченные функции f(0s), Хц+1(Ѳ. І). ёо(Ю> Я(Ѳц) соответственно от 0s,

(Ѳв+„ •••>

itt+i. •••.

h)> (So. •••>

Іи)> ѳи и заметим, что при

S < и

 

 

 

М (хц, (Ѳ, і)

........0J =

м {хЦ, (ѳ, |)| !Г|, ѳ„)

И

 

 

 

М {Я(0„)

М [/ (0.) х і+1 (Ѳ, & I

0J } =

=М{Я(0ы)^ (|)/(Ѳ ,)х [і+1(Ѳ, 6)} =

=м{я(еи)^(|)/(э5)М[х1+1(0, аиг«. ѳ„ .... ѳ„]} =

-= м {>.(0„)«Sf(Öf(Ѳ.)м[X*+1 (Ѳ, ö

i n ѳ«]} =

= M{Ä(0il)g g (S )M [/(0 .)m

Ѳ.]М[ХІ+1(Ѳ. 6 ) Щ 0J}-


524

у с л о в н о -г а у с с о в с к и е п о с л е д о в а т е л ь н о с т и

[ГЛ. 13

Следовательно, в силу произвольности функций A,(0s) и

g“(g)

м [/адm

в.] м к « <в. ö щ в„]=м|/ft) xi+, № а I n - e .i-

= М(М[1(0,)ХІ +1( Ѳ , І ) Щ Ѳ,........в(][^1 . в„) =

 

 

- M ( x [ t l (0, І)М [/(Ѳ ,)|Г |, ѳ„........Ѳ ( ] т ѳ « Ь

Из-за произвольности %*+1 (Ѳ, g) отсюда следует требуемое ра­

венство (13.126).

Принимая во внимание (13.126), находим

n„ß(s> 0 =

M [naj(W i(s, s +

1 )1 ^|, 0, = ß]. (13.127)

Из этой формулы

вытекает

 

mß(s, 0 =

M [яіѲв+І <s>5 + О

Ѳі = ß]>

что вместе с (13.114) приводит к уравнению (13.122). Воспользуемся следующей известной формулой для под­

счета

условных

ковариаций: если g, | — случайные

векторы,

Mg*g< 00 и ^ — некоторая о-алгебра,

то

 

 

 

соѵ (g,

I \9) — М [cov (I, g \9,

I) Щ +

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+ соѵ[М (g IS?, g),

M (g [9,

g) 19].

(13.128)

Согласно этой формуле и равенству (13.127)

 

 

 

Yß(s> 0 = cov(0g, 0g|0"f, 0t ==ß) =

 

 

 

 

 

 

=

М[соѵ(0s, 0

, m

0,, Qs+l) \ n

 

=

ß] +

 

 

 

+

с о ѵ [ М ( Ѳ ,т 0„

0g+I),

М (0gI 9~\,

Ѳ,, Ѳ,+1) | П

Ѳг = ß] =

=

M[cov(0s, Вв \!Г]+1, 0,+I) | n

0t — ß] +

 

 

 

+

cov[M (0,|^*+p 0g+1),

М ( 0 .|П и ’ 0.+I) | n

0, = ß] =

=

М [Ч + ,(5’ 5 + !) і^ Ь

ѳ<= Р] +

 

 

 

 

 

+

cov [m0s+i (s,

s +

1), т ѳ^+і (s, s +

1)

|£"f, 0t =

ß] =

 

=

Yß (s, s + 1) + M [(m0e+i (s, s +

1) —

mß(s, 0) X

 

 

 

 

X ( ”4

+1(s, s +

1) — Wß(s, 0)*]lFf, 0( =

ß].

(13.129)

Но

из

(13.122) и (13.124) вытекает

 

 

 

 

 

 

\ +

,

s +

!) — « ß (s>0 =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

Y (s,

s +

1) (ф;+*)’ y ++1 [0g+1 -

(s +

1, 0],

(13.130)

что вместе с (13.129)

приводит к искомому уравнению

(13.123).

Т е о р е м а 13.12. П уст ь

в ы п о л н е н ы

п р е д п о л о ж е н и я

(I) — (IV).

Т о г д а м о м ен т ы

пі (s, t)

и

у (s,

t)

у с л о в н о г о р а с п р е д е л е н и я


§ 4]

 

 

РЕКУРРЕНТНЫЕ

УРАВНЕНИЯ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

525

Иа (s, 0 == Р (0S<

а I

удовлетворяют

по

s < t

(обратным)

уравнениям

 

 

 

 

 

 

 

 

m (s, t) =

m (s, s +

l) + v(s, s +

l)(qp|+1)’ y++I [m (s +

1 >t) — ms+i\,

Y (s,

t) =

y(s,

s - f

1) +

 

 

 

 

 

(13.131)

 

 

 

 

 

 

+

Y(s, s +

1)(ф*+Тѵ^+іѴ («+

1. 0 Y^+i(P|+1Y(s. s +

1) (13.132)

c m (t, t) =

Y {t, t) — yt, y{s,

s + 1) =

Yß (s>s + 1).

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Уравнение (13.131)

непосредственно

выводится из (13.122). Для вывода (13.132) воспользуемся пред­

ставлениями (13.127), (13.128). Получим

 

 

 

v(s,

о =

сот (в,, в, I £■*)=»

 

 

 

 

 

 

 

=

М[соѵ(Ѳ,,

в,|;Г},

ѲІ+1) | Г |] +

 

 

 

 

+

соѵ[М(Ѳ,|Г!. в,+1),

М (Ѳ ,|П Ѳ,+1) | ^ ] =

 

 

=

м[соѵ(ѳ,,

ѳ ,|гг|+„

ѳ,+|) | ^ ] +

 

 

 

 

+

соѵ[М(Ѳ,|У!+1, Ѳ,+І), М(Ѳ,|іГ«+„ Ѳ,+,)|:Г}] =

 

=

y (s, s + 1) + М ( [m0s+] (s, s + 1) — m (s, 0] X

 

X [m ,j+ I(s. s + 1) — m{s, /)]'] гг*1.

(13.133)

Но согласно (13.122) и (13.131)

 

lflos+i ( s , s + l ) — m(s,t) = y { s ,s + 1) (ф*+І)* Y++i [9s+1- m

(«+ 1»0],

что вместе с (13.133) дает уравнение (13.132).

 

§ 4. Рекуррентные уравнения оптимальной экстраполяции

1.

Под экстраполяцией понимается оценивание

векторов Ѳ„

l t по наблюдениям £о = {|0, . . . , gs], где t > s. Как и в случае

непрерывного времени (§ 5 гл. 12), уравнения экстраполяции будут выведены только в двух частных случаях, что вызвано тем, что условные распределения Р(Ѳг^ а , g( ^ ft \&~f) Уже не

являются, вообще говоря, гауссовскими.

Прежде чем переходить к формулировкам теорем, поясним, каким образом можно выделить те случаи, в которых удается построить экстраполяционные оценки.


526

 

 

УСЛОВНО-ГАУССОВСКИЕ

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ

[ГЛ.

13

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В силу (13.56) и (13.78)

 

 

 

 

 

 

 

 

mt+ l =

[а0 (t, 1) +

а, (/,

g) mt] +

f(b ° В) (t, l) +

а, (t, g) ytA] (t, g)] X

 

 

 

 

 

X [(ß°ß)(*. Z) +

Ax(t, l)y tA](t, Щ+ Х

 

 

 

 

 

X

 

f(ß » ß) (t, l) +

(t, g) ytA‘ (t, g)]l/2 ë (t +

1),

(13.134)

e/+i =

[A, А £) +

А А £) m*] +

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+

 

[(ß o ß )(f,|) + Л,«,

 

^)]'/2ë « + l).

(13.135)

Обозначим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Л, (1, S) = м (Ѳ( 11F|),

н2 (/,

s) =

М (g, I 1Г|)

 

 

оптимальные

среднеквадратическом смысле)

оценки Ѳ, и ^

п0

?о= {?о>

• • •> У •

Поскольку

n{(t,

s) =

M[M(0^|5r |)|5 r |] =

= М {mt I ^"1)

и

M (ё (t + 1) \@~l) = 0

для

всех

t +

1 > s,

то

уравнения для

пх(i,

s) и n2(t, s) можно попытаться

отыскать,

беря М (-1£Г|) от обеих частей в (13.134), (13.135).

 

 

ние

Нетрудно заметить, что на этом

пути совместное отыска­

п{ (t, s)

и n2(t, s)

становится возможным,

если

предполо­

жить,

что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

а0 (t,

g) = а0(t) +

а2(/) %t,

a, {t,

%) = ах(t).

(13.136)

 

 

M t ,

l) =

Ao(t) +

A2(t)lt,

Ax(t,

I) =

A, (t),

(13.137)

где

матричные

функции at (t),

Ai(t),

i = 1,

2,

и

векторы a0(t),

A0{t) зависят лишь от времени.

Если же нас интересует лишь оценка значений Ѳ„ то отыс­

кание щ (t, s) становится

возможным,

если потребовать вы­

полнения

(13.136) с a2(t) =

0.

Пусть

выполнены

предположения

2.

Т е о р е м а

13.13.

 

(I) — (IV)

и (13.136),

(13.137).

Тогда

моменты nx(t,

s) и n2(t,

s)

удовлетворяют уравнениям

 

 

 

 

 

 

 

 

« i ( f + l .

s) =

а0(0 +

 

Яі (t) пх(t,

s) + a2(t)n2(t,

s),

(13.138)

n 2 (t + 1,

s) =

A0(t) +

Ai (t) щ (t, s) -f- A2 (t) n2 (t, s)

(13.139)

c «,(s, s) ms,

n2(s,

s) =

gs.

и к тому же а2(0 — 0.

то

 

 

Если

выполнено (13.136)

 

 

 

nx{t + 1, s) aQ(t) -f- ax(t) nx{t,

s),

nl (s,s) = ms.

(13.140)

Д о к а з а т е л ь с т в о

получается

непосредственно

усредне­

нием обеих частей (13.134), (13.135).

 

 

s) и n2(t, s).

Рассмотрим теперь обратные уравнения для пк(t,

Т е о р е м а

13.14.

Пусть

выполнены

условия

(I) — (IV)

и

предположения

(13.136),

(13.137).