Student-t Process Quadratures for Filtering of Non-Linear Systems with Heavy-Tailed Noise

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43949729" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43949729 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.23919/ICIF.2017.8009742" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.23919/ICIF.2017.8009742</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.23919/ICIF.2017.8009742" target="_blank" >10.23919/ICIF.2017.8009742</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Student-t Process Quadratures for Filtering of Non-Linear Systems with Heavy-Tailed Noise

Popis výsledku v původním jazyce

The aim of this article is to design a moment transformation for Student-t distributed random variables, which is able to account for the error in the numerically computed mean. We employ Student-t process quadrature, an instance of Bayesian quadrature, which allows us to treat the integral itself as a random variable whose variance provides information about the incurred integration error. Advantage of the Student-t process quadrature over the traditional Gaussian process quadrature, is that the integral variance depends also on the function values, allowing for a more robust modelling of the integration error. The moment transform is applied in nonlinear sigma-point filtering and evaluated on two numerical examples, where it is shown to outperform the state-of-the-art moment transforms.

Název v anglickém jazyce

Student-t Process Quadratures for Filtering of Non-Linear Systems with Heavy-Tailed Noise

Popis výsledku anglicky

The aim of this article is to design a moment transformation for Student-t distributed random variables, which is able to account for the error in the numerically computed mean. We employ Student-t process quadrature, an instance of Bayesian quadrature, which allows us to treat the integral itself as a random variable whose variance provides information about the incurred integration error. Advantage of the Student-t process quadrature over the traditional Gaussian process quadrature, is that the integral variance depends also on the function values, allowing for a more robust modelling of the integration error. The moment transform is applied in nonlinear sigma-point filtering and evaluated on two numerical examples, where it is shown to outperform the state-of-the-art moment transforms.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

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)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 20th International Conference on Information Fusion

ISBN

978-0-9964527-0-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

875-882

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Xi&apos;an

Místo konání akce

Xi&apos;an, China

Datum konání akce

10. 7. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000410938300124