Filtrage exact dans les systèmes linéaires gaussiens à sauts markoviens - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès XXIVème Colloque Gretsi Année : 2013

Filtrage exact dans les systèmes linéaires gaussiens à sauts markoviens

Résumé

Nous considérons un système linéaire markovien gaussien (X;R;Y), où X un processus réel caché, R une chaîne de Markov cachée, Y un processus réel observé, et (X;Y) est gaussien conditionnellement à R. Dans le modèle classique "Conditionally Gaussian Linear State-Space Model" (CGLSSM), le filtrage optimal n'est pas réalisable avec une complexité raisonnable. L'objet de ce papier est de proposer un modèle, proche du CGLSSM et appartenant à la famille de modèles dits "Conditionally Markov Switching Hidden Linear Models" (CMSHLMs), pour lesquels le filtrage exact optimal est réalisable avec un complexité linéaire du nombre d'observations. Le nouveau modèle et les algorithmes de filtrage proposés sont applicables dans toutes les situations où le filtrage approché pour le modèle CGLSSM est utilisé. Des résultats de simulation sont proposés, permettant de comparer, en termes d'EQM et de temps de calcul, les algorithmes avec des techniques de filtrage particulaire.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00867172 , version 1 (27-09-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00867172 , version 1

Citer

Stéphane Derrode, Wojciech Pieczynski. Filtrage exact dans les systèmes linéaires gaussiens à sauts markoviens. XXIVème Colloque Gretsi, Sep 2013, Brest, France. ⟨hal-00867172⟩
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