Estimation of the unextendable dead time duration in correlated synchronous generalized flow of the second order | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitelnaja tehnika i informatika – Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. 2019. № 48. DOI: 10.17223/19988605/48/3

Estimation of the unextendable dead time duration in correlated synchronous generalized flow of the second order

The problem of estimating the duration of non-extendable dead time in a generalized synchronous stream of second-order events using the method of moments is considered. The estimation was carried out taking into account the fact that dead time is a parameter of the probability density of the values of the duration of the interval between adjacent events in the observed stream. Using the flow model imitating its functioning under a distorting factor, we study the quality of estimates within the framework of the selected criteria.

Download file

Counter downloads: 155

Keywords

обобщенный синхронный дважды стохастический поток второго порядка, непродлевающееся мертвое время, плотность вероятности, оценка параметра, метод моментов, synchronous generalized doubly stochastic flow of the second order, unextendable dead time, probability density, parameter estimation, method of moments

Authors

Name	Organization	E-mail
Nezhel'skaya Lyudmila A.	Tomsk State University	ludne@mail.ru
Sidorova Ekaterina F.	Tomsk State University	katusha_sidorova@mail.ru

Всего: 2

References

Cox D.R. The analysis of non-Markovian stochastic processes by the inclusion of supplementary variables // Proc. of the Cam bridge Philosophical Society. 1955. V. 51, No. 3. P. 433-441.

Kingman J.F.C. On doubly stochastic Poisson process // Proc. of the Cambridge Philosophical Society. 1964. V. 60, is. 4. P. 923-930.

Cox D.R., Miller H.D. The theory of stochastic processes. New York : Wiley, 1965. 398 p.

Башарин Г.П., Кокотушкин В.А., Наумов В.А. О методе эквивалентных замен расчета фрагментов сетей связи. Ч. 1 // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1979. № 6. С. 92-99.

Башарин Г.П., Кокотушкин В.А., Наумов В.А. О методе эквивалентных замен расчета фрагментов сетей связи. Ч. 2 // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1980. № 1. С. 55-61.

Neuts M.F. A versatile Markovian point process // Journal of Applied Probability. 1979. V. 16. P. 764-779.

Snyder D.L., Miller M.I. Random point processes in time and space. Heidelberg : Springer-Verlag, 1991. 481 p.

Lucantoni D.M. New results on the single server queue with a batch markovian arrival process // Communications in Statistics Stochastic Models. 1991. V. 7. P. 1-46.

Дудин А.Н., Клименок В.И. Системы массового обслуживания с коррелированными потоками. Минск : Изд-во Белорус. гос. ун-та, 2000. 175 с.

Nezhelskaya L., Sidorova E. Optimal estimation of the states of synchronous generalized flow of events of the second order under its complete observability // Communications in Computer and Information Science. 2018. V. 912. P. 157-171.

Нежельская Л.А., Сидорова Е.Ф. Оптимальная оценка состояний обобщенного синхронного потока событий второго порядка в условиях неполной наблюдаемости // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. № 45. С. 30-41.

Нежельская Л.А., Сидорова Е.Ф. Оценивание параметров плотности вероятности значений длительности интервала между событиями в коррелированном обобщенном синхронном потоке второго порядка // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2019) : материалы XVIII Междунар. конф. им. А.Ф. Терпугова. Томск : Изд-во НТЛ, 2019. Ч. 2. С. 358-363.

Nezhelskaya L. Optimal state estimation in modulated MAP event flows with unextandable dead time // Communications in Computer and Information Science. 2014. V. 487. P. 342-350.

Nezhel'skaya L. Probability density function for modulated MAP event flows with unextandable dead time // Communications in Computer and Information Science. 2015. V. 564. P. 141-151.

Okamura H., Dohi T., Trivedi K.S. Markovian arrival process parameter estimation with group data // IEEE/ACM Transactions on Networking (TON). 2009. V. 17, No. 4. P. 1326-1339.

Апанасович В.В., Коляда А.А., Чернявский А.Ф. Статистический анализ случайных потоков в физическом эксперименте. Минск : Университетское, 1988. 256 с.

Normey-Rico J.E. Control of dead-time process. London : Springer-Verlag, 2007. 462 p.

Малинковский Ю.В. Теория вероятностей и математическая статистика. Гомель : УО «ГТУ им. Ф. Скорины», 2004. Ч. 2: Математическая статистика. 146 с.

Камке Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям. М. : Наука, 1976. 576 с.