Rao-Blackwellized Point Mass Filter for Reliable State Estimation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23220%2F13%3A43918785" target="_blank" >RIV/49777513:23220/13:43918785 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Rao-Blackwellized Point Mass Filter for Reliable State Estimation
Popis výsledku v původním jazyce
We present a Rao-Blackwellized point mass filter (RB-PMF) as a deterministic counterpart of the Rao-Blackwellized marginal particle filter (RB-MPF). The main advantage of the proposed filter is its deterministic nature that results in the same estimate for repeated runs over the same data. Moreover, the point mass approximation offers more reliable representation of the tails of the posterior distribution. This results in more reliable tracking of low probability events, which is demonstrated on a simulated example of sine wave tracking. Due to Rao-Blackwellization, the proposed filter is capable to estimate problems of higher dimensions than the original point mass filter. This is demonstrated on estimation of a demanding five dimensional problem.
Název v anglickém jazyce
Rao-Blackwellized Point Mass Filter for Reliable State Estimation
Popis výsledku anglicky
We present a Rao-Blackwellized point mass filter (RB-PMF) as a deterministic counterpart of the Rao-Blackwellized marginal particle filter (RB-MPF). The main advantage of the proposed filter is its deterministic nature that results in the same estimate for repeated runs over the same data. Moreover, the point mass approximation offers more reliable representation of the tails of the posterior distribution. This results in more reliable tracking of low probability events, which is demonstrated on a simulated example of sine wave tracking. Due to Rao-Blackwellization, the proposed filter is capable to estimate problems of higher dimensions than the original point mass filter. This is demonstrated on estimation of a demanding five dimensional problem.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů