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[量化金融] 线性动态系统的噪声鲁棒在线推理 [推广有奖]

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-8 03:38:22
巴奇,随机系统的最优控制。普伦蒂斯·霍尔公司,美国新泽西州,1993年。[3] B.D.O.安德森和J.B.摩尔,最佳过滤。新泽西州恩格尔伍德悬崖:普伦蒂斯庄园,1979年。[4] Y.Chen,E.E.Kuruoglu和H.C.So,“使用马尔可夫链蒙特卡罗在加性柯西-高斯噪声下的估计”,IEEE统计信号处理研讨会论文集,2014年。[5] J.Vila Valls,Q.Wei和C.Fern@andez Prades,“未知噪声统计的鲁棒高斯和滤波:应用于目标跟踪”,发表于《IEEE统计信号处理研讨会论文集》,2014年。[6] A.M.Zoubir,V.Koivunen,Y.Chakhchoukh和M.Muma,“信号处理中的稳健估计:基本概念的教程式处理”,IEEE信号处理杂志,第29卷(4),第61-802012页。[7] L.Mihaylova,P.Brasnett,A.Achim,D.Bull和N.Canagarajah,“α稳定分布的粒子滤波”,IEEE统计信号处理(SSP)研讨会论文集,2005年。[8] F.E.Hawary和Y.Jing,“用于跟踪水下目标的基于稳健回归的EKF”,IEEE海洋工程杂志,第20卷(1),第31-41页,1995年。[9] S.J.Godsill,“可建模为ARMA过程的语音和音频信号的贝叶斯增强”,《国际统计评论》,第65卷(1),第01-21页,1996年。[10] S.Fruhwirth Schnatter,有限混合和马尔可夫切换模型。斯普林格,2007年。[11] R.阿德勒、R.费尔德曼和M.塔克,重尾实用指南:统计技术和应用。斯普林格,1998年。[12] 罗斯,介绍性统计。麦克劳希尔,纽约,1996年。[13] R.Pearson,“过程建模和识别中的异常值”,IEEE Trans。控制系统。技术。,第10卷(1),第55-632002页。[14] G.阿加门诺尼、J.涅托和E。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 03:38:25
Nebot,“异常值鲁棒卡尔曼滤波器”,发表于《IEEE机器人与自动化国际会议论文集》,2011年。草案[15]R.Pich\'e、S.S¨ark¨a和J.Hartikainen,“使用多元Student-t分布的非线性系统的递归离群值鲁棒滤波和平滑”,载于IEEE信号处理机器学习国际研讨会论文集(MLSP2012),2012年。[16] M.Roth,“非线性系统和重尾噪声的Kalman滤波器”,科学与技术中的链接研究。第1613号论文,瑞典林克平大学,2013年。[17] J.Ting、E.Theodorou和S.Schaal,“学习异常值鲁棒卡尔曼滤波器”,欧洲机器学习会议论文集,2007年。[18] A.Sinha,T.Kirubarajan和Y.Bar Shalom,“卡尔曼-列维滤波器在跟踪机动目标中的应用”,IEEE航空航天和电子系统交易,第43卷(3),第1099-1107页,2007年。[19] M.Kok,“使用惯性传感器定位应用的概率建模”,科学与技术中的链接研究。论文编号1656,瑞典林克平大学,2014年。[20] H.Nurminen,T.Ardeshiri,R.Pich\'e和F.Gustafsson,“具有倾斜测量噪声的状态空间模型的鲁棒推理”,arXiv:1503.06606v1,2015年。[21]N.Shephard,《ARCH和随机波动性的统计方面》,Cox,D.R.和Hinkley,D.V.和BarndorffNeilsen编辑,O.E ed.London:Chapman&Hall,1996年,第1-67页。[22]R.Douc,E.Moulines和D.Stoffer,非线性时间序列:理论、方法和应用,附R个例子。查普曼和哈尔克,2014年。[23]E.Ozkan、V.Smidl、S.Saha、C.Lundquist和F.Gustafsson,“具有未知时变噪声参数的非线性模型的边缘化自适应粒子滤波”,Automatica,第49卷,第6期,1566-1575页,2013年。[24]O.Cappe、E.Moulines和T。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-8 03:38:28
Ryden,隐马尔可夫模型中的推理。斯普林格·维拉格,纽约,2005年。[25]R.Meinhold和N.Singpurwalla,“卡尔曼滤波模型的鲁棒性”,美国统计协会杂志,第84卷,第479-486页,1989年。[26]F.J.Giron和J.C.Rojano,“具有椭圆轮廓误差的贝叶斯卡尔曼滤波”,《美国统计分类杂志》,第81卷,第390-395页,1994年。[27]C.Masreliez,“具有线性状态和观测关系的近似非高斯滤波”,IEEE自动控制交易,第20卷,第107-110页,1975年。[28]Z.Durovic和B.Kovacevic,“未知噪声统计下的稳健估计”,IEEE自动控制交易,第44卷(6),第1292-1296页,1999年。[29]P.Del Moral,Feynman-Kac公式:系谱和相互作用粒子系统及其应用。斯普林格·维洛格,纽约,2004年。[30]C.Snyder、T.Bengtsson、P.Bickel和J.Anderson,“高维粒子过滤的障碍”,《每月天气评论》,第136卷,第12期,第4629-4640页,2008年。[31]J.Mattingley和S.Boyd,“信号处理中的实时凸优化”,《IEEE信号处理杂志》,第27卷(3),第50-61页,2010年。[32]R.Chen和J.Liu,“混合卡尔曼滤波器”,皇家统计杂志。《社会》B辑,第62卷,第3期,第493-5082000页。[33]M.West,“正态分布的尺度混合”,生物计量学,第74卷,第3期,第646-648页,1987年。[34]S.Boris Choy和J.S.Chan,“统计建模中的比例混合分布”,《澳大利亚和新西兰统计杂志》,第50卷,第135-146页,2008年。[35]C.M.Carvalho,N.G.Polson和J.G.Scott,“稀疏信号的马蹄形估计器”,生物特征学,第97卷,第2期,第465-480页,2010年。草案[36]O.Barndorff Nielsen,J.Kent和M.Sorensen,“正态方差均值混合和z分布”,《国际统计评论》,第50卷,第145-159页,1982年。[37]J。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 03:38:31
Nakajima和Y.Omori,“利用GHskew Students t分布的杠杆和不对称重尾误差的随机波动率模型”,计算统计和数据分析,第56卷,第3690-37042012页。[38]K.P.墨菲,《机器学习:概率视角》。麻省理工学院出版社,2012年。[39]A.Doucet和A.M.Johansen,《粒子滤波与平滑教程:十五年后》,牛津非线性滤波手册。牛津大学出版社,2011年。[40]F.Gustafsson,“定位应用的粒子过滤器理论与实践”,IEEE Aerosp。电子系统。杂志,第25卷,第7期,第53-81页,2010年3月。[41]P.M.Djuria,J.H.Kotecha,J.Zhang,Y.Huang,T.Ghirmai,M.F.Bugallo和J.Miguez,“粒子滤波”,IEEESignal Processing杂志,第20卷,第5期,第19-38页,2003年。[42]N.肖邦,“序贯蒙特卡罗方法的中心极限定理及其在贝叶斯推理中的应用”,《统计学年鉴》,第32卷,第6期,第2385-2411页,2007年。[43]T.Sch¨on,F.Gustafsson和P.J.Nordlund,“混合线性/非线性状态空间模型的边缘化粒子滤波器”,IEEE信号处理交易,第53卷,第7期,第2279-2289页,2005年。[44]S.Saha,G.Hendeby和F.Gustafsson,《混合卡尔曼滤波器及其超越》,乌帕迪亚,S.K.和戴伊,D.K.和辛格,U.和洛根那坦,A.ed.查普曼和霍尔/华润出版,2015年。[45]S.Saha、E.Ozkan、F.Gustafsson和V.Smidl,“高斯噪声参数贝叶斯估计的边缘化粒子滤波器。”2010年第13届信息融合国际会议记录。[46]M.J.Lombardi和S.J.Godsill,“对称α稳定噪声中信号的在线贝叶斯估计”,IEEETransactions On Signal Processing,vol.54,no.2,pp.775–779,2006年。[47]J.Vila Valls、C.Fern\'andez Prades、P.Closas和J.F。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-8 03:38:34
Rubio,“对称α稳定测量噪声中非线性状态空间模型的贝叶斯滤波”,发表于《第19届欧洲信号处理会议论文集》(EUSIPCO2011),2011年。[48]M.K.Pitt和S.G.Walker,“使用辅助变量构造平稳时间序列模型及其应用”,《美国统计协会杂志》,第100卷,第470号,第554–564页,2003年。[49]S.Saha,P.K.Mandal,Y.Boers,H.Driessen和A.Bagchi,“在SMC方法中使用矩匹配的高斯建议密度”,统计与计算,第19卷(2),第203-208页,2009年。[50]S.Kim,N.Shephard和S.Chib,“随机波动性:可能性推断和与arch模型的比较”,经济研究综述,第65卷,361-393页,1998年。[51]B.Ristic、S.Arulampalam和N.Gordon,《超越卡尔曼滤波器:用于跟踪应用的粒子滤波器》。ArtechHouse,2004年。[52]H.A.P.Blom和Y.Bar Shalom,“具有马尔可夫切换系数系统的交互多模型算法”,IEEE Trans。自动驾驶。《控制》,第33卷,第8期,第780-783页,1988年8月。草稿

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