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: 231

Скачиваний: 0

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

586

Л И Н Е Й Н О Е О Ц Е Н И В А Н И Е С Л У Ч А Й Н Ы Х П Р О Ц Е С С О В

[ГЛ . 15

матрица R{t, s) = T{t, s )T t удовлетворяет соотношению (15.40)

ивыполнены следующие предположения:

1)существуют вектор a0(t) и матрицы a^t) и В (t) такие, что их элементы принадлежат Ly[0, Т]‘,

2) элементы матриц R (t, s) непрерывны по t (t > s), и

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

R (t, s) — R (s, s) + I

«l (m) R (n, s )

du-,

 

 

 

 

 

 

S

 

 

 

 

 

 

3)

элементы

матриц

Г\ =

Г (t,

t)

непрерывны и

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

г

 

 

г* = Го +

J [йі (и) Ги +

Г и а\ (и) }du-\-

J В (и) du-,

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

о

 

 

4)

элементы

вектора

щ непрерывны

по

t,

и

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

Щ= п0+

J [а0 (и) +

а{ іи) пи] du.

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

 

Тогда найдется

винеровский

в

широком

смысле

процесс

Wt — (WX(t), . . . ,

Wn {t)) такой, что Р-п.н. для

всех t, Q ^ i ^ . T ,

 

 

t

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

*< = * o + /

[a0(s) + а, (s)xs]ds +

J Blß(s)dWs.

(15.41)

 

 

о

 

 

 

 

0

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Пусть

Wu

0

 

T, — некоторый

«-мерный винеровский процесс в широком смысле и х0— «-мер­

ный вектор,

имеющий

те же два

первых момента, что и х0,

и не зависящий от Wt,

O ^ t ^ T .

Предположим, что для почти

всех 0 <

s <

Т матрицы В (s) неотрицательно определены. Пусть

процесс

Xt,

 

есть решение уравнения (п. 6)

 

 

t

 

t

 

xt = xQ+ J [a0 (s) + a! (s) xs] ds + J B m (e) dWs.

 

 

a

 

o'

Тогда в силу теоремы 15.1 и сделанных предположений 1)—4) первые два момента у процессов xt и xt совпадают. Следова­ тельно, совпадают первые два момента и у процессов

t

 

vt = xt — x0 — J [a0 (s) +

a, (s) xs] ds,

6

(15.42)

t

vt = Xt — x0 J [a0 (s) +

a, (s) xs\ ds.

о

 



§ 1]

 

 

В И Н Е Р О В С К И Й П Р О Ц Е С С В Ш И Р О К О М

С М Ы С Л Е

587

Но vt =

Jt

Bxl2(s)dWs является процессом с ортогональными при-

 

о

 

а значит,

таковым

же является

и процесс

vt, 0 ^

ращениями,

< t < Т.

матрицы

В (t) положительно определены

для почти

Если

всех 0 ^

 

^

Т, то

процесс

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

{ B - ',2(s)dvs

 

 

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

по многомерному

варианту леммы 15.2 является

винеровским

в широком

смысле.

Поэтому

vt — Jt B]/2(s)dWs,

что

вместе

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

с (15.42) доказывает в этом случае представление (15.41).

Если матрицы В (t)

для почти всех О

Г неотрицательно

определенные, то надо положить

 

 

 

Г , =

J [В 1,2(s)]+ dvs + j

[Е ~ (ß 1/2 (s))+ (ß1/2 (s))] dzs,

 

 

 

6

 

0

 

 

 

 

где zt, 0 <

 

/ < Г, — некоторый

/г-мерный винеровский

процесс

в широком смысле, некоррелированный с исходным процессом

х(,

(Такой процесс существует, если исходное веро­

ятностное пространство достаточно

«богатое»). Тогда,

как

и в лемме 10.4, показывается, что так определенный процесс

0

Г, является винеровским в широком смысле.

 

Покажем теперь, что сделанное предположение о неотрица­

тельной

определенности матриц В (t)

(для почти всех 0 ^ t ^

Т)

есть следствие условий 2), 3), входящих в формулировку теоремы. Поскольку свойства матриц B(t) зависят лишь от свойств первых двух моментов процесса хи то без ограни­ чения общности можно считать этот процесс гауссовским. Тогда

по теореме о нормальной корреляции матрица

Г(7 + Д, Ң - Д ) - Г ( Н - Д , t)T +(t, t) F ( t + A, t),

+ Д < 7 \

является симметрической и неотрицательно определенной. По

свойствам псевдообратных

матриц (§ 1 гл.

14)

 

г + (t, t) =

г + (t, t) г (t, t) r + (t, t), (Г+ (t, t)Y =

( Г (t, t))+ = r + (t, t).

Поэтому

матрица

 

 

 

 

T(t + Д,

* +

Д ) - Г ( *

+ Д ,

t)T+(t, t)T(t, t)(T+(t,

t)Y X

X Г* (i +Д ,

0 = Г (t +

A, t + Д) - R (t + .Д, t) Г (t,

t) R* (t + A, t)

 

 

 

 

 

 

(15.43)


588

 

 

Л И Н Е Й Н О Е О Ц Е Н И В А Н И Е

 

С Л У Ч А Й Н Ы Х

П Р О Ц Е С С О В

 

[ГЛ .

15

также

симметрическая

и

неотрицательно

определенная.

Из (12.43),

2),

3)

и формулы

 

Г (и,

і)Г +(t,

t)T (t,

t) — T(u,

t),

u ^ t ( см. доказательство теоремы

13.1),

после простых преобра­

зований

находим,

что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В (t) =

lim-нГ (f +

А, / +

А ) - / ? ( /

+

А,

t)T[t, 0 /?* (/ + Л,

/)}

 

 

 

 

аіо

а

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(для

почти

всех t , 0 ^ . t ^ . T ) .

 

Следовательно,

матрицы

В (t)

для

почти всех t являются неотрицательно определенными.

 

Теорема

доказана.

 

 

 

 

 

 

t

1, — винеровский процесс

 

П р и м е р . Пусть W = (Wt), О

 

 

в широком

смысле и

l t==Wl-t +

wt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(т. е.

dit — Widt + dWt, g0 =

0).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Используя доказанную теорему, покажем, что найдется та­

кой

винеровский процесс в широком смысле Wt,

 

 

 

что (Р-п. н.)

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ds -L Wt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

£, = Г-.,3^

3s

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ы

J

 

1 +

аЬ

1

*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(ср. с теоремой 7.12).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,

Г (/,

s) =

=

Действительно,

в рассматриваемом случае М|/ =

 

 

=

3/s +

t Л s.

Отсюда для

t ^ s >

0 получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R(t,

s) =

3*s +

s

 

3t +

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3s2 +

s

~

3s +

1 •

 

 

 

 

 

Эта функция удовлетворяет условию (15.40),

и легко найти, что

 

 

 

 

 

а0(0 =

0,

«1 (0 =

 

-p j ы ,

 

ß ( 0 =

1.

 

 

 

 

Заметим, что в рассматриваемом случае величины Wt

являются

#"/-измеримыми

для

 

всех

t,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

§ 2. Оптимальная линейная фильтрация

 

 

 

 

 

 

некоторых классов

нестационарных процессов

 

 

 

1.

 

Пусть Г і = ( Г п,

. .. ,

 

Wlk) и W2 = (W21, ... ,

W2l) ~

некор

релированные между собой винеровские процессы в широком

смысле.

Будем

рассматривать

 

случайный

процесс

(Ѳ,

g) =

=

[Ѳ/, I/],

t ^ O ,

компоненты которого

Ѳ/ =

[0! (t),

. . . ,

0fe (/)]

и

h

= [Si {t)>

• ■• > £/W]> t > 0 ,

подчиняются

системе

стохастиче­

ских

уравнений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dQi =

[а0 (t) +

ах(t) Qt +

a2(t) £/] dt +

bx(t) dW{(t) +

b2 (t) dW2(t),

1

dlt =

[A0 (t) +

At (t) Ѳ/ +

(t) t t] dt +

B, (t) dW, (t) +

B2(t) dW2 (t)

j

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(15.44)


§ 21

 

 

ФИЛЬТРАЦИЯ

НЕСТАЦИОНАРНЫХ

ПРОЦЕССОВ

 

 

 

589

с коэффициентами, удовлетворяющими условиям из

п.

1

§ 3

гл.

10.

Предположим

также,

что

вектор

начальных

значений

(Ѳ0, g„) некоррелирован

с процессами Wь \Ѵ2, причем

М (ѲоѲи+

+

gogo)< 00•

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Используя результаты десятой главы, построим оптимальные

(в среднеквадратическом смысле) линейные оценки ненаблюдае­

мой компоненты Ѳ*. по наблюдениям

go =

{g,,,

s ^

і).

 

g), ...

 

О п р е д е л е н и е . Будем говорить,

что вектор. kt=[k{(^,

.. ., kk (t,

g)] является линейной оценкой вектора

по go, если

величины Kj(t, g) принадлежат*) замкнутому линейному мно­

гообразию, порожденному величинами gs,

 

 

/ =

1, . . . ,

k.

 

Линейная оценка kt — [Я] (/,

g), . . . , k k (t, g)] будет называться

оптимальной,

если для

любой

другой

линейной

оценки xt =

= [Я, (t,

g),

. . ., l k {t, I)]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М [0, (t) -

kj (t, I)]2 <

M [Ѳ/ (t)

 

 

l)]2,

 

j =

1, .. .,

k.

 

 

Заметим,

что величина

kt {t, g)

часто

обозначается

также

М(Ѳ/-(/)|5г |)

и называется условным математическим ожида­

нием в широком смысле случайной величины QAt) относительно

 

 

 

б

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

o-алгебры £ГЬ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.

Т е о р е м а 15.3. Оптимальная линейная оценка kt вектора

Qt по наблюдениям go определяется из системы уравнений

 

 

dkt = [ao(t) +

ßi (t) kt +

ü2 (t) gt\dt +

\{b °ß )(0 +

Y^i (^)] X

 

 

 

 

X

(В о Вг 1{t)\dlt -

(Л0 (t) +

Л, (0 kt +

Л2 (t) и dt],

(15.45)

yt = a\ (t) Yt +

ytCLi (t) +

(b°b) (t) —

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-

[(b о В) (t) +

ytA\ (tj\ (В о В ) ' 1(t) [ (b о B)(t) +

ytA\ (/)]*

 

(15.46)

c

k0=

МѲ0 + cov (Ѳ0, g0) C0V + (g, g„) (g0 — Mgo),

 

 

(15.47)

 

 

 

 

Yo =

cov (0Q, 0O) — cov (0O, g0)cov+(go,

g0) cov* (0O, g0).

(15.48)

При этом yt = M [(0f — kt) (0, — A,*)*]._

 

 

t >

0, — гауссовский

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Пусть

(ѳг, it),

процесс, удовлетворяющий системе (15.44), где вместо процес­

сов (Wu ІИ2) рассматриваются независимые между собой вине-

ровские процессы (# j

1И2). Предположим,

что первые два

мо­

мента у (Ѳ0, Іо) те же,

что и у вектора (Ѳ0,

g0),

и (Ѳ0, Іо) не зави­

сит от

процессов (Wu W2).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обозначим

 

 

 

 

 

 

it) {it - m

 

 

 

 

 

 

it=

м (§f I т\),

у*= м ко* -

 

 

 

*) В смысле сходимости в среднем квадратическом.