[en] INNOVATIONS METHOD APPLIED TO ESTIMATION OF GAUSS-MARKOV PROCESSES

• Autor(a) principal: AUGUSTO CESAR GADELHA VIEIRA
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9919@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9919@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9919
• topic: [pt] FILTRO DE KALMAN; [pt] GAUSS-MARKOV; [pt] PROCESSO DE INOVACOES; [en] KALMAN FILTER; [en] GAUSS-MARKOV; [en] INNOVATIONS PROCESS

[pt] Neste trabalho aplica-se o método de inovações ao problema de estimação de um processo Gauss-Markov provindo de um sistema multivariável descrito por uma equação de estado. Após a dedução das fórmulas gerais de estimação em termos do processo de inovações obtém-se os algoritmos recursivos do filtro de Kalman-Bucy para o caso não linear contínuo, bem como, para o caso linear continuo e discreto. A seguir, faz-se a representação do processo como saída de um sistema causal e causalmente reversível excitado por um ruído branco, chamada representação por inovações (RI). Os parâmetros deste sistema são determinados a partir da covariância do processo. Finalmente, é desenvolvido um algoritmo para a determinação de uma RI de um processo estacionário provindo de um sistema desconhecido, invariante no tempo.