Алгоритм робастной фильтрации марковских скачкообразных процессов по высокочастотным считающим наблюдениям

Представлен алгоритм оценивания состояния марковских скачкообразных процессов по наблюдениям векторного процесса со считающими компонентами. Особенностью класса изучаемых систем наблюдения является то, что частота скачков поступающих наблюдений значительно превосходит интенсивность смены состояний оцениваемого процесса. Это свойство дает возможность в алгоритме фильтрации обрабатывать поступающие наблюдения с использованием их диффузионной аппроксимации. Предлагаемые в статье оценки обладают свойством устойчивости по отношению к неточному знанию распределения наблюдаемого процесса. Для иллюстрации робастных качеств оценок представлено решение прикладной задачи мониторинга состояния RTP-соединения по наблюдениям потока пакетов, регистрируемых на узле-получателе.