Filtro estocástico de Ricatti como estimador
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.15234Palabras clave:
segundo momento de probabilidad, estimador de Ricatti, convergencia, variable instrumental, mínimos cuadradosResumen
El filtro estocástico de Ricatti como un estimador está basado en un modelo en diferencias de segundo grado, de primer orden con el proceso de innovación no correlacionado acotado por la región del espacio de operaciones a través de dos ecuaciones auxiliares que permiten tener resultados óptimos con la inversión tradicional en vez de usar la estrategia de la pseudo-inversa. Las trayectorias no correlacionadas y las condiciones estacionarias fueron las herramientas aplicadas en la forma integrada adaptable del estimador con el identificador. A pesar de todas las restricciones del sistema de caja negra en la recursividad, fue simulado con una gran relación de convergencia observada en el funcional. Este fue construido considerando el segundo momento de probabilidad del erro de identificación definido por la diferencia entre la señal deseada y la respuesta del filtro. Los parámetros estimados se encuentran dentro del círculo unitario y representa una gran ventaja para el sistema en diferencias ya que su primitiva depende de estos valores.
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