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: 323

Скачиваний: 0

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

376 ОБЩИЕ УРАВНЕНИЯ НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ [ГЛ. 8

и, очевидно, Р { 0 < л , < оо, 0 < / < Г ) = 1 .

Поэтому из (8.126)

и (8.130) следует, что

 

 

Ux (t) =

Qx (t)

(8.131)

J А (у) Qy(s) dy

 

 

где Qx(t) удовлетворяет уравнению (8.128).

Формулы (8.126) и (8.131) задают взаимно однозначное соответствие между решениями уравнений (8.93) и (8.128). Поэтому для доказательства единственности решения уравне­ ния (8.93) достаточно установить единственность решения урав­ нения (8.128) в классе функций Qx (t), удовлетворяющих условию

 

Р JJ^ J

А (X) Qx (0 dx'j dt <

оо

 

(см. (8.131)).

 

 

 

 

 

 

Положим

 

 

 

 

 

 

гЫ*) =

ехр{Л(л;)£, — j

А2 (х)

(8.132)

и

 

 

 

 

 

 

 

 

R A t)= W r

 

 

(8ЛЗЗ)

По формуле Ито из (8.128), (8.132) и (8.133) находим, что

dtRx {t)=^ — ~ \ a { x )

Qx (0] + у ~

[Q, (t)]}Ф 7 1 (/) dt.

(8.134)

Множитель

при dt в (8.134) является

непрерывной функцией

по /, и поэтому

 

 

 

 

 

= { -

І 7 la W Q* Щ + T W \ Q * (*>]}

(t) -

 

= { - - h \ a M * x W ь

W] + T - & \ Rx(t) % (0]} ФГ1(/) =

= -

а ' (X) R x ( t ) ~

а (X)

 

/ ? * ( / ) -

 

- а ix) Rx (t)

Ф7 1 (t) +

 

Ф7 1 (t) +

 

+ j R x ( t ) ^ ^ - ^ { t ) ,

(8.135)



§ 6]

УРАВНЕНИЯ ДЛЯ УСЛОВНО!"! ПЛОТНОСТИ

377

 

 

где

 

 

 

 

 

 

 

È

^ l

^

{t) =

A '{ x ) \ A { x ) t ~ l t\,

 

 

 

 

ф - 1

(t) =

(А' (хЩА' (х) t - Ц 2+

 

( 8 . 1 3 6 )

 

д х 2

 

 

 

 

 

 

 

Обозначая

 

+ А" ( x ) \ A { x ) t - l t\ + {А' {х))2.

 

a(t, х) — — а (х) +

А'{х)[А {х) t — У ,

 

(8.137)

 

 

 

 

c(t, x ) =

a'(x) — а(лг) Л'(л:)[Л (x) / — У +

 

 

 

+

j

(А' {x)f (1 + [ A ( x ) t -

ltf

) + А" (X) [ А (X) t -

у ,

(8 .138)

из (8.134) — (8.138) получаем для

Rx (t) уравнение

 

 

 

 

 

=

+

x) ÉBä r - + èV> x) ^ t )

(8.139)

с

Rx {0) =

f(x).

 

х)

непрерывны (Р-п.

н.)

по сово­

 

Коэффициенты a{t, х), c(t,

купности переменных и равномерно ограничены. Поэтому из

известных

результатов

теории

дифференциальных уравнений

с частными

производными *) вытекает,

что уравнение (8.139)

имеет (Р-п. н.) единственное решение

с

Rx (0) — f(x)

в классе

функций

 

Rx {t),

удовлетворяющих условию (при каждом ю)

 

 

 

 

 

Rx (І) < О (со)ехр (с2 (со) X2),

 

 

 

где Сі (со),

 

/== 1 , 2 , таковы, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Р (0 < Сі (со) < оо) = I,

і = 1 , 2 .

 

 

Но Р ( inf

 

ф* (t) > 0) = 1,

оо <

X < оо. Поэтому решение урав-

с<г

'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нения (8.128) также единственно в указанном классе.

 

Отсюда вытекает и единственность решения уравнения (8.93)

в классе

 

случайных функций {Ux (t), — оо < х < оо,

 

удовлетворяющих условию

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Г ,

со

 

. 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

I

 

\ A ( x ) U x ( t) d x \d t< o o

 

(Р-п.н.).

 

(8.140)

 

 

 

О \-оо

 

}

 

 

 

 

 

 

Для завершения доказательства осталось лишь заметить,

что функция

рx (t) удовлетворяет условию (8.140),

поскольку

Т

(

 

А(х)рх (t) dx

 

d t =, 2

г

I

dt <

KT.

 

у

со

 

 

 

 

 

 

 

 

 

J М

 

 

f

 

 

I

 

| М [ М

 

(0 t) і И ) ] 2

 

 

Теорема

доказана.

 

 

 

 

 

 

 

 

*) См. например, в [154] теорему 10 (стр. 63).


ГЛАВА 9

ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ, ИНТЕРПОЛЯЦИЯ И ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ СО СЧЕТНЫМ ЧИСЛОМ СОСТОЯНИЙ

§1. Уравнения оптимальной нелинейной фильтрации

1.В настоящей главе будет рассматриваться пара случай­ ных процессов (Ѳ, g) = (Ѳг, ^), 0<П ^ Г, где ненаблюдаемая компонента Ѳ является марковским процессом с конечным или счетным множеством состояний, а наблюдаемый процесс £ до­ пускает стохастический дифференциал

dlu = A t (Qt, l ) d t + B t { l ) d W u

(9.1)

где Wt — винеровский процесс.

К такой схеме приводят многие задачи статистики случай­ ных процессов, где ненаблюдаемый процесс принимает дискрет­ ные значения, а помеха носит характер «белого» гауссовского шума.

В настоящем параграфе, существенно использующем резуль­ таты предшествующей главы, будут выведены и изучены урав­ нения оптимальной нелинейной фильтрации. Интерполяция и

экстраполяция рассматриваются в § 2 и 3.

 

 

2. Перейдем к точным формулировкам.

 

пространство

Пусть

(Q,

Р) — полное

вероятностное

с неубывающим

семейством

непрерывных справа ст-подалгебр

SFи 0 ^ t ^

Т.

Пусть Ѳ= (Ѳ/, &~t),

0 ^

t <1 Т, — действительный

марковский

процесс

со значениями

в

счетном

множестве

Е — {а, ß, у,

. ..}, непрерывный справа;

 

 

стандартный

винеровский

процесс,

не

зависящий

от Ѳ, и

£0— ^Ѵ измеРимая случайная величина,

не зависящая от Ѳ.

Будем

предполагать,

что

неупреждающие

функционалы


§ П

У Р А В Н Е Н И Я О П Т И М А Л Ь Н О Й

Н Е Л И Н Е Й Н О Й Ф И Л Ь Т Р А Ц И И

379

At (e,

х) и Bt (x),

входящие

в (9.1), удовлетворяют следующим

условиям:

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

А\ X) <

L,

 

(1

+

хі) dK (s) +

L2(1 +

e? + xf),

(9.2)

0 <

C <

ß 2 ( x ) < L 10Jt

(1

+

X% dK(s) +

L2( 1 +

*?),

(9.3 )

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

 

 

I At (et, X) -

At (et, у) |2J+

1B t (x)t

-

Bt (y) f <

 

 

 

 

 

 

 

<

L, J

(xs — ysf

dK (s) + L2 (xt уif, (9.4)

 

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

где С, Lu L2— некоторые константы,

K{s) — неубывающая не­

прерывная

справа

функция,

 

0 ^ / ^ ( s ) ^ l ,

х е Сг,

у е С г,

еt ^ Е, 0 ^ t ^ Г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наряду с условиями (9.2) — (9.4) будет предполагаться также,

что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М|о < 00

 

 

(9.5)

и

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

м | ѳ ? £ « < 00.

 

 

(9.6)

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

В

силу

теоремы

4.6*)

предположения (9.2) —(9.6)

обеспе­

чивают у уравнения (9.1) существование и единственность (силь­

ного) решения %—

 

 

 

с sup

< оо.

Пусть к

моменту

 

 

 

0<і<Г

 

времени 0 = 0 ^ Г известна реализация

=

{|s, s ^

t) наблюдаемого

процесса

%. Рассматриваемая за­

дача

фильтрации ненаблюдаемого

процесса Ѳ состоит в постро­

ении «оценок» величины Ѳ;

по |о.

Наиболее удобной

характе­

ристикой оценивания

для

является

апостериорная вероят­

ность

 

 

 

 

 

 

 

 

яр(0 =

Р (ѳ ( = р і^ !),

ß e £ .

 

Действительно, с помощью

лр(0, ß е Е,

могут быть

получены

самые разнообразные оценки величины Ѳ*. В частности, услов­ ное математическое ожидание

М(ѳ, |^ 1 ) = S ß n e(0

(9.7)

ß<s£ Р

 

*) Точнее, в силу очевидного обобщения этой теоремы

на случай, когда

функционалы а (t, х) в (4.112) заменяются функционалами

х).