Joint probability density of the intervals duration in modulated MAP event flows and its recurrence conditions
Consider a modulated MAP flow of events with the intensity represented by a piecewise constant random process X(t) with two states: X(() = X, or X(() = X
2 (X, > X
2 > 0 ). The time when the process X(t) remains at the i th, i = 1,2, state depends on two random values: 1) the first random value has the exponential distribution function F
i^(f)= 1 - e
, i = 1,2; when the i th state ends, process X(() transits with the probability equal one from the i th state to the j th, i = 1,2, (i Ф j); 2) the second random value has the exponential distribution function F
i^(f) = 1 -e
, i = 1,2; when the i th state ends, process X(() transits with probability P1 (X j | X
i) from the i th state to the j th (i Ф j) and a flow event occurs or process X(t) transits with probability P
0 (X j | X
i) from the i th state to the j th (i Ф j), but the flow event does not occur, or process X(t) transits from the i th state to the i th with probability P, (X
i | X
i) and a flow event occurs. Here, P
l (X
j | X
i) + P
0 (X
j | X
i) + Pj (X
i | X
i) = 1; i = 1,2, i Ф j . The first and the second random values are independent from each other. Under these assumptions, X(() is a Markov process. The infinitesimal characteristics matrices for the process X(t) are as follows: Do D, -(
i +Xj) a, +XjPo(X
2| Xj)
2 +
2
0
i
2
-(a 2 +
2
XjPj (Xj|Xj) XjPj (X
2 | Xj) X2Pi (Xj|X2 ) X2Pi (X2 | X2 We consider the stationary operation mode for the flow. Denote by T
k = t
k+i-t
k, k = 1,2,... the value of interval k duration between the neighboring flow events. We may take that the probability density of the interval k duration is p(T
k) = р(т), т>0, for any k. Then, we can let t
k = 0 without loss of generality, i.e., the moment of the event occurrence is т = 0. Now, let (t
k,t
k+i), (t
k+
it
k+
2) be the neighboring intervals with the corresponding duration values т
k= t
k+i-t
k, T
k+i = t
k+2-t
k+i. Due to the stationary of the flow, the arrangement of the intervals on a time axis is arbitrarily. That is way, we may consider the neighboring intervals (t
bt
2), (t
2,t
3) with the corresponding duration values т, = t
2-t
b т
2 = t
3-t
2; т,>0, т
2>0. Here т, = 0 corresponds to the moment t, and т
2 = 0 corresponds to the time moment t
2 when the next event in the flow occurs. The respective joint probability density is defined as р(т
ьт
2), т,>0, т
2>0. The aim of this article is to obtain the explicit form of the probability density р(т) and the joint probability р(т,,т
2) and then to formulate the conditions of the flow recurrence. These formulas are obtained and are as follows: р(т) = yz,e
ZlT + (l - y)z
2e
22Т, т > 0, у = -{z
2 - XjTCj (0)[l - P
0 (X
2 |Xi)] - X
2n
2 (0)[l - P
0 (Xi |X
2)]},
2
i (Xj +X 2 +
i +
2 2 +
j
2 )
+ 4(a, +XjP0 (X 2
0X
2 + X2P0(Xj | X
2)) z
2 = - (
i +
2 +
i +
2 ) + ^(
i
2 +
i
2 )
+
(
i +
i
0 (
2
Xi )))oC2 +
2
0 (
1
X2 ) ^i (0) = {X2Pj (Xj |X2 )(Xj + aj) + XjPj (Xj |Xj )(a2 + X2P0 (X, |X2 ))}{XjPi (X2 |X, )(X2 + a2 )+ + X 2 Pj(Xj |X 2 )Xi +aj )+XjPi(Xi |Xi )a 2 +X 2 P0 (x, |X 2 ))^X 2 Pj (x 2 |X 2 +X,P0 (x 2 |Xj))}, n 2 (0)={XjPi (X 2 |Xj )(X 2 + a 2 ) + X 2 Pj (X 2 |X 2 )(aj +X,P0 (x 2 |Xj ))}{XjPi (x 2 |Xj )(X 2 +a 2 ) + + X 2 Pj (Xj |X 2 )Xj +aj ) + XjPi (Xj |Xj )a 2 +X 2 P0 (x, |X 2 ))^X 2 Pj (X 2 |X 2 +X,P0 (X 2 |Xj р(т, Т2 ) = р(т, 2 ) + y(l - y^)^
^ HXj| Xj )Pj (x
2 IX2 )- Pj (Xi IX2 )Pj (x
2 I Xj
i
2 x (z,e
- z
2e
)г
1е
- z
2e
)) т, > 0,т
2 > 0. 0 < z, < z
2 ,
Keywords
модулированный MAP-поток событий,
инфинитезимальные характеристики,
плотность вероятностей,
совместная плотность вероятностей,
рекуррентность потока,
modulated MAP event flows,
infinitesimal characteristics,
probability density,
joint probability density,
flow recurrence conditionsAuthors
Nezhelskaya Luydmila A. | Tomsk State University | ludne@mail.ru |
Всего: 1
References
Kingman J.F.C. On doubly stochastic Poisson process // Proc. of Cambridge Phylosophical Society. 1964. V. 60, No. 4. P. 923-930.
Башарин Г.П., Кокотушкин В.А., Наумов В.А. О методе эквивалентных замен расчета фрагментов связи // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1980. № 6. С. 92-99.
Башарин Г.П., Кокотушкин В.А., Наумов В.А. О методе эквивалентных замен расчета фрагментов связи // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1980. № 1. С. 55-61.
NeutsM.F. A versatile Markov point process // Journal of Applied Probability. 1979. V. 16. P. 764-779.
Дудин А.Н., КлименокВ.И. Системы массового обслуживания с коррелированными потоками. Минск : Изд-во БГУ, 2000. 175 с.
Bushlanov I.V., Gortsev A.M., Nezhel'skaya L.A. Estimating parameters of the synchronous twofold-stochastic flow of events // Au tomation and Remote Control. 2008. V. 69, No. 9. P. 1517-1533.
Gortsev A.M., Nezhel'skaya L.A. Estimation of the dead time period and intensities of the synchronous double stochastic event flow // Radiotekhnika. 2004. No. 10. P. 8-16.
Василевская Т.П., Горцев А.М., Нежельская Л.А. Оценивание длительности мёртвого времени и параметров синхронного альтернирующего потока с проявлением либо непроявлением событий // Вестник Томского государственного университета. 2004. № 9 (II). С. 129-138.
Горцев А.М., Нежельская Л.А. Оценивание длительности мёртвого времени и параметров синхронного альтернирующего потока событий // Вестник Томского государственного университета. 2003. № 6. С. 232-239.
Горцев А.М., Нежельская Л.А. Оценивание параметров синхронного дважды стохастического потока событий методом моментов // Вестник Томского государственного университета. 2002. № 1(1). С. 24-29.
Gortsev A.M., Nezhel'skaya L.A. Estimation of the parameters of a synchro-alternating Poisson event flow by the method of moments // Radiotekhnika. 1995. V. 40, No. 7-8. P. 6-10.
Леонова М.А., Нежельская Л.А. Оценка максимального правдоподобия длительности мёртвого времени в обобщенном асинхронном потоке событий // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 2 (23). С. 54-63.
Горцев А.М., Леонова М.А., Нежельская Л.А. Совместная плотность вероятностей длительности интервалов обобщенного асинхронного потока событий при непродлевающемся мёртвом времени // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2012. № 4 (21). С. 14-25.
Леонова М.А., Нежельская Л.А. Вероятность ошибки при оценивании состояний обобщенного синхронного потока событий // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2012. № 2 (19). С. 88-101.
Gortsev A.M., Nezhelskaya L.A. An asynchronous double stochastic flow with initiation of superfluous events // Discrete Mathematics and Applications. 2011. V. 21, No. 3. P. 283-290.
Горцев А.М., Нежельская Л.А. Оценивание параметров асинхронного потока с инициированием лишних событий методом моментов // Вестник Томского государственного университета. 2006. № 18. С. 267-273.
Gortsev A.M., Nezhel'skaya L.A., Shevchenko, T.I. Estimation of the states of an MC-stream of events in the presence of measurement errors // Russian Physics Journal. 1993. V. 36, No. 12. P. 1153-1167.
Калягин А.А., Нежельская Л.А. Оценка длительности мёртвого времени в обобщённом полусинхронном потоке событий // Новые информационные технологии в исследовании сложных структур : материалы Десятой рос. конф. с междунар. участием (9-13 июня 2014 г.). Томск : Издательский Дом Томского государственного университета, 2014. С. 96-97.
Горцев А.М., Калягин А.А., Нежельская Л.А. Оптимальная оценка состояний обобщённого полусинхронного потока событий // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. № 2 (11). С. 66-81.
Горцев А.М., Нежельская Л.А. Полусинхронный дважды стохастический поток событий при продлевающемся мёртвом времени // Вычислительные технологии. 2008. Т. 13, № 1. С. 31-41.
Gortsev, A.M., Nezhel'skaya, L.A. Estimation of the dead-time period and parameters of a semi-synchronous double-stochastic stream of events // Measurement Techniques. 2003. V. 46, No. 6. P. 536-545.
Горцев А.М., Нежельская Л.А. Оценивание параметров полусинхронного дважды стохастического потока событий методом моментов // Вестник Томского государственного университета. 2002. № 1 (I). С. 18-23.
Нежельская Л.А. Оптимальное оценивание состояний полусинхронного потока событий в условиях его частичной наблюдаемости // Вестник Томского государственного университета. 2000. № 269. С.95-98.
Горцев А.М., Нежельская Л.А. О связи МС-потоков и МАР-потоков событий // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2011. № 1 (14). С. 13-21.
Gortsev A.M., Nezhel'skaya L.A., Solov'ev A.A. Optimal state estimation in map event flows with unextendable dead time // Automation and Remote Control. 2012. V. 73, No. 8. P. 1316-1326.
Горцев А.М., Соловьев А.А. Совместная плотность вероятностей длительности интервалов MAP-потока событий и условия его рекуррентности // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2012. № 3 (20). С. 32-41.
Нежельская Л.А. Апостериорные вероятности состояний модулированного MAP-потока событий // Новые информационные технологии в исследовании сложных структур : материалы Десятой рос. конф. с междунар. участием (9-13 июня 2014 г.). Томск : Издательский Дом Томского государственного университета, 2014. С. 95-96.
Нежельская Л.А. Оптимальная оценка состояний модулированного MAP-потока событий в условиях непродлевающегося мёртвого времени // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2014) : материалы XIII Междунар. науч.-практ. конф. им. А.Ф. Терпугова (20-22 ноября 2014 г.). Томск : Изд-во Том. ун-та, 2014. Ч. 2. С. 193-198.
Nezhel'skaya L.A. Optimal State Estimation in Modulated MAP Event Flows with Unexendable Dead Time // Communications in Computer and Information Sciences : proceedings of the 13 th International Scientific Conference ITMM 2014 named after A.F. Terpugov «Information Technologies and Mathematical Modeling» (November 20-22, 2014). Cham Heidelberg ; New York ; Dordrecht ; London : Springer, 2014. P. 342-350.