Filtragem via metodos de Monte Carlo para processos lineares com saltos Markovianos

AUTOR(ES)

Gustavo Vinicius Lourenço Moises

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

Esta dissertação possui como tema a filtragem via Métodos de Monte Carlo para Cadeia de Markov. Através do estudo e da análise dos algoritmos de amostragem estocástica aliados às implementações numéricas, foi desenvolvida uma metodologia para avaliar e comparar as diversas técnicas de filtragem encontrados na literatura. Aplicações associando a filtragem recursiva ao controle via horizonte retrocedente também foram utilizadas para verificar o desempenho e a estabilidade do conjunto filtro/controle

ASSUNTO(S)

sistemas lineares adaptative filters markov chains stochastic systems processos de sistemas estocasticos linear systems filtros adaptativos markov

Documentos Relacionados

• Contribuições ao estudo de sistemas lineares com saltos markovianos
• Detetabilidade de sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos
• Controle de horizonte retrocedente de sistemas lineares com saltos Markovianos para o problema de rastreamento com alvos dinâmicos
• Filtragem robusta recursiva para sistemas lineares a tempo discreto com parâmetros sujeitos a saltos Markovianos
• Controle por horizonte retrocedente de sistemas lineares com saltos markovianos e ruido aditivo