Návrh funkcionální vzorkovací hustoty pro simulační filtry
Popis výsledku
Článek se zabývá návrhem vzorkovací hustoty pro simulační filtry. Je navržen nový funkcionální přístup, který vychází z myšlenky simulačního filtru s přídavnou proměnnou, který do návrhu vzorkovací hustoty zavádí koncepci primárních vah. Oproti simulačnímu filtru s přídavnou proměnnou, který uvažuje primární váhy na základě hustoty pravděpodobnosti měření a prediktivního bodového odhadu, funkcionální přístup vychází z porovnání hustoty pravděpodobnosti měření a prediktivní hustoty prostřednictvím vhodnémetriky. Jsou diskutovány a porovnávány různé volby metriky a váhové funkce. Simulační filtr s funkcionální vzorkovací hustotou produkuje odhady, které jsou blíže k exaktní filtrační hustotě ve smyslu bodového odhadu.
Klíčová slova
EstimationNonlinear filteringParticle filtersSampling density designStochastic systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Functional sampling density design for particle filters
Popis výsledku v původním jazyce
Sampling density design for particle filters is treated. A new functional approach is proposed and discussed. The approach follows the idea of the auxiliary particle filter which introduces the concept of primary weights into sampling density design. Incontrast to the auxiliary particle filter approach, which utilizes the primary weights given by a measurement probability density and a predictive point estimate, the functional approach is based on comparison of the measurement and predictive probability density functions through a suitable metric. Different choices of the metric and weight function are discussed and used for the comparison. The particle filter with the sampling density given by the functional approach provides estimates that are closer to exact filtering probability density function in terms of point estimates.
Název v anglickém jazyce
Functional sampling density design for particle filters
Popis výsledku anglicky
Sampling density design for particle filters is treated. A new functional approach is proposed and discussed. The approach follows the idea of the auxiliary particle filter which introduces the concept of primary weights into sampling density design. Incontrast to the auxiliary particle filter approach, which utilizes the primary weights given by a measurement probability density and a predictive point estimate, the functional approach is based on comparison of the measurement and predictive probability density functions through a suitable metric. Different choices of the metric and weight function are discussed and used for the comparison. The particle filter with the sampling density given by the functional approach provides estimates that are closer to exact filtering probability density function in terms of point estimates.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
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
2008
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Signal Processing
ISSN
0165-1684
e-ISSN
—
Svazek periodika
2008
Číslo periodika v rámci svazku
11
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000258813800018
EID výsledku v databázi Scopus
—
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
BC - Teorie a systémy řízení
Rok uplatnění
2008