Файл: Казаков В.А. Введение в теорию марковских процессов и некоторые радиотехнические задачи.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 28.06.2024

Просмотров: 245

Скачиваний: 3

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

Аналогично получается выражение для знаменателя формулы (5.17), который оказывается равным

 

 

Г

 

пМ0

 

 

Ц

ДО-ps

(X

 

 

 

At

 

 

 

(5.59)

Имея

в

виду разложение

( 1 — г М ) ~ 1 = 1— zAt

 

+ ...,

ре­

зультат

деления

(5.58)

на

(5.59)

представляем

в

виде

wps

(xj,

t + At) =

wps {xit t) -

wps

{xj, t) ( l i

~ * i

Y

At

+

+JjtBpe{Xi,

t) АіХц + wps

(Xj, t)

 

wps(Xi,

t) ( î t ~ o

X i ) 2

At.

i

 

 

 

 

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

 

Отсюда легко перейти к дифференциальному

уравнению

нелинейной

фильтрации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^ ф ^ ^ Х ц

ш р

Л Х і

, і )

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

І

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-i—

 

[26 (t) Xi (t) -

x)

(t)] wps

(Xi, t)-j}-

 

wps (Xi,

t)X

 

 

 

X J

] [Я (0 xt

(t) -

x; (0] wps

(Xi, t). .

 

 

 

(5.60)

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В

частном

случае,

когда

А,г-,-=0,

величины

 

Xi(t)

( ï = 0 ,

1,

2,.. .,N)

остаются

постоянными

на

интервале

наблюдения

и уравнение

(5.60)

может

быть использова­

но для обнаружения й распознавания N детерминиро­

ванных сигналов в белом шуме.

 

 

 

 

 

 

 

Если

 

Л^о»-оо,

то

уравнение

(5.60)

вырождается

в уравнение

(2.40)

для

марковского процесса

с

конеч­

ным числом состояний.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таким "образом, первый член правой части уравнения (5.60) учитывает априорное изменение передаваемого

сообщения x(t),

а остальные два

слагаемых

отражают

влияние наблюдаемой

реализации

l(t) на

апостериор­

ную плотность Wps(xj,

t). Заметим, что любое

уравнение

нелинейной фильтрации имеет подобную структуру.

Если теперь

с помощью специального

предельного

перехода от процесса с дискретными состояниями перейти

к

непрерывному процессу, то уравнение (5.60)

перейдет

в

уравнение нелинейной фильтрации для непрерывного

марковского процесса. При этом первый член

правой

178


части уравнения (5.60) превратится в два слагаемых, составляющих правую часть уравнения Фоккера— Планка — Колмогорова (3.55), а последний член правой части уравнения (5.60) примет интегральную форму. В итоге уравнение (5.60) будет иметь вид

d W v s t ' t ] = ~ é

(X, t) Wps (x, t)} +

— - i - X- (0 Wps (x, t) — jj- wPs (x, t)j ^ (t) X {t) —

^-x-(t)

wps(x,t)dx.

(5.61)

J

Введем в рассмотрение априорный-оператор Lpr(x), с помощью которого изменение априорной плотности ве­ роятности Wpr(x, t) можно записать в виде

J^Lp±=^Lvr(x)wpr(x,t). (5.62)

Например, в непрерывном случае (3.55) •

Если процесс носит дискретный характер, то оператор Lpr(x) представляет собой матрицу. Действительно, обозначая для единообразия Pj(t) = wpr(xj, t) вместо (2.40), можно записать систему уравнений

tfMprto, 0' =^Хі0рГ(Хі,

 

t),

(/ = 0. 1,....

N),

 

І

 

 

 

 

 

.которая эквивалентна матричному уравнению

 

rfwH*.0

=

L p

r { x ) W

p r [ X t t ) i .

( 5 . 6 4 )

где wp r (x,' t)—матрица-строка

 

безусловных

вероятно­

стей состояний.

 

 

 

 

 

 

Обозначим

 

 

 

 

 

 

F{x,t)

=-^[2х{і)Щ~х2Щ],

(5.65)

< F (x,

t) >

=

Ç F (x, t) wps {x, t) dx. x

(5.66)

Соотношения (5.62) — (5.66) позволяют записать об­ щее уравнение нелинейной фильтрации марковского про-

12*

17 9



цесса 'ИЗ белого шума в следующем виде:

 

 

dwVa'{x,

і)>-c=Lpr

(л) wvs

(X,

t) +

[F (X, t)

-

 

 

 

 

dt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-<F(x,

t)>}wps(x,

t).

 

 

(5.67)

Это

основное

уравнение,

которое было

получено

Р.

Л.

Стратоновичем

[4—6].

Оно,

очевидно,

включает

в себя частные случаи

(5.49), (5.60), (5.61). Пример мо­

делирования уравнения (5.67) для простейшего

дискрет­

ного процесса

( N = 2 )

>был приведен

в предыдущем

па­

раграфе. При N>2

необходимо согласно (5.60) строить

іѴ-канальное устройство, которое должно в

 

к а ж д ы й

момент времени t вычислять все N апостериорных

веро­

ятностей WpS(xj,

t).

За .оценку

переданного

сообще­

ния

принимается

то мгновенное

значение

Х*І(І),

Д Л Я

которого апостериорная вероятность оказывается макси­ мальной. Для непрерывного процесса x(t) число состоя­ ний бесконечно и, следовательно, для моделирования уравнения (5.67) требуется предварительное квантование по уровню. Такая процедура помимо того, что она вно­ сит погрешность квантования, слишком сложна для практической реализации. Можно, однако, указать ва­

риант,

когда

уравнение для

плотности

вероятности

(5.67)

б е з п о г р е ш н о с т е й

заменяется

на уравнения

для конечного

числа параметров. Это возможно, когда

апостериорная плотность вероятности является нормаль­ ной [11, 6]. Поокольку одномерный нормальный закон определяется двумя параметрами, то уравнение для плотности вероятности заменяется в этом случае систе­ мой двух дифференциальных уравнений для математи­ ческого ожидания и дисперсии.

 

Если априорный процесс является нормальным [для

этого

необходимо, чтобы Кі(х,

t)=ax+b

(a,

b = const),

Къ(х,

t) =const (ом. § 3.8)], то апостериорная

плотность

будет также нормальной в том случае, когда

функция

F(x,

 

t) представляет собой полином от

х

степени,

не

выше второй [6, 12]. Последнее

положение

основывается

на следующих соображениях. Если

подставить

функцию

 

 

 

 

2

(0

 

} ,

(5.68)

 

 

 

 

 

 

 

 

где

in(t) и <32(t) —математическое

ожидание

и диспер­

сия

апостериорной плотности,

в уравнение

 

(5.67),

то

в левой части после взятия производной

по t

будуті

чле-

180


Hbf, Содержащие X в нулевой, первой и второй степенях. Равенство в этом случае возможно, когда правая часть после взятия производных по х будет содержать столь­

ко

в

указанных

степенях.

При F(x,

t) =a + bx + cx2

(a,

b,

с —const)

это условие

выполняется. Мы не

будем

в доказательство

приводить

аналитические

выкладки,

относящиеся

к

общему

виду

уравнений

(5.67),

а рас­

смотрим пример

[6, 8].

 

 

 

 

 

 

Пусть х(і)

— гауссовский марковский

процесс,

описы­

ваемый стохастическим

уравнением

 

 

 

 

х = — ах - f пх(0.

Кі (JC, t) = — о-х, Ks(x,

t) =

^-,

где nx(t) — белый шум, иной чем n(t), со спектральной плотностью ~ *>.

Уравнение (5.67) при этом-запишется в виде

РІР^+[Р(X.

t)-<F

(X, t)>] wps(X, t),

(5.69)

где

 

 

 

Р(х,і)

=

^[2Ці)х(і)-хЦт.

 

Как видно, .и априорный

оператор и функция

F(x, t)

отвечает сформулированным выше требованиям, поэтому следует ожидать, что левая и правая части уравнения

(5.69) при подстановке (5.68) будут являться

імногочле—

нами от X степени, не выше второй. Чтобы

проверить

этот факт, можно взять соответствующие производные

от (5.68) ,н затем подставить их в уравнение

(5.69). Од­

нако результат достигается легче, если перейти от урав­

нения

(5.69) ' или

(5.61)

для плотности вероятности

wps(xJt)

уравнению для

\nwps(x,t).

 

Разделим (5.61)

на WpS(x,t)

и заметим, что

 

 

 

 

 

âwps

(х, t)

d 1п Wps

(х,

t)

 

 

wts

(х, t) dt

dt

~

'

 

 

dwPs (x, t)

à\nwPs(x,

 

t)

 

 

Wps {*•, t) dx

dx

'

*) Белый шум nx{t) не действует в канале связи, он служит лишь для образования марковского процесса х(t).

13— 18g

181