Non-Parametric Bayesian Measurement Noise Density Estimation in Non-Linear Filtering

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F11%3A00363163" target="_blank" >RIV/67985556:_____/11:00363163 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Non-Parametric Bayesian Measurement Noise Density Estimation in Non-Linear Filtering

Popis výsledku v původním jazyce

In this study, we investigate online Bayesian estimation of the measurement noise density of a given state space model using particle ?lters and Dirichlet process mixtures. Dirichlet processes are widely used in statistics for nonparametric density estimation. In the proposed method, the unknown noise is modeled as a Gaussian mixture with unknown number of components. The joint estimation of the state and the noise density is done via particle ?lters. Furthermore, the number of components and the noisestatistics are allowed to vary in time. An extension of the method for the estimation of time varying noise characteristics is also introduced.

Název v anglickém jazyce

Non-Parametric Bayesian Measurement Noise Density Estimation in Non-Linear Filtering

Popis výsledku anglicky

In this study, we investigate online Bayesian estimation of the measurement noise density of a given state space model using particle ?lters and Dirichlet process mixtures. Dirichlet processes are widely used in statistics for nonparametric density estimation. In the proposed method, the unknown noise is modeled as a Gaussian mixture with unknown number of components. The joint estimation of the state and the noise density is done via particle ?lters. Furthermore, the number of components and the noisestatistics are allowed to vary in time. An extension of the method for the estimation of time varying noise characteristics is also introduced.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BD - Teorie informace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing 2011

ISBN

978-1-4577-0539-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

5924-5927

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

22. 5. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—