Filtragem e identificação em sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos com modo de operação não observado.

Autor(es)

Pedro Grünauer Kassab

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC)
• Data de defesa: 2010-06-24

Membros da banca

Oswaldo Luiz do Valle Costa; Esteban Fernández Tuesta; Ricardo Paulino Marques

• Orientador: Oswaldo Luiz do Valle Costa

Resumo

Este trabalho propõe uma metodologia de identificação para sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos. Dada uma sequência de observações ruidosas da variável de estados, busca-se estimá-la juntamente com os parâmetros (desconhecidos) que descrevem o sistema dinâmico no espaço de estados. Como é bem conhecido, a ltragem ótima nesta classe de sistemas tem requisitos computacionais exponencialmente crescentes em função do tamanho da amostra, e torna-se inviável na prática. Recorre-se, portanto, a um algoritmo sub-ótimo de ltragem, cujos resultados são utilizados na identificação por máxima verossimilhança segundo a metodologia apresentada. Simulações realizadas mostram boa convergência. (AU)

• Processo FAPESP: 08/51594-0 - Filtragem e estimacao de modelos lineares sujeitos a saltos markovianos com modo de operacao nao observavel.
• Beneficiário: Pedro Grünauer Kassab
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado