Оценивание ковариационных матриц с заданной структурой

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

ТИИЭР, т. 70, №9, 1982, С. 63-77.
Аннотация: Ковариационные матрицы стационарных временных рядов - теплицевы. Многоканальные и многомерные процессы имеют блочно-теплицевы ковариационные матрицы. В этих и многих других случаях известно, что фактическая корреляционная матрица принадлежит определенному подклассу ковариационных матриц. В статье обсуждается метод оценивания ковариационной матрицы заданной структуры по выборочным значениям случайного процесса. Теоретические обоснования метода состоят в допущении, что случайный процесс - многомерный гауссов с нулевым средним, и в примечании метода максимального правдоподобия для отыскания ковариационной матрицы заданной структуры. Дается доказательство существования и интерпретация решения на основании принципа максимума энтропии. Выводятся необходимые условия для градиента, которым должно удовлетворять решение максимального правдоподобия. Приведены единственное и неединственное решения нескольких простых задач. Основной результат настоящей работы заключается в выводе итерационного алгоритма, позволяющего достаточно легко решать уравнения необходимых условий для градиента в случае задач не очень высокой размерности. Исследуются теоретические свойства сходимости основного алгоритма и рассматриваются модификации, повышающие его надежность. При спектральном анализе синусоидального сигнала с белым шумом на основе принципа максимума энтропии новый метод оценивания в отличие от метода Берга не приводит к расщеплению спектральной линии.

Author(s): Берг Дж.П. и др.

Language: Russian
Commentary: 1947384
Tags: Приборостроение;Обработка сигналов;Статистические методы