Bayesian Estimation of Forgetting Factor in Adaptive Filtering and Change Detection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F12%3A00379258" target="_blank" >RIV/67985556:_____/12:00379258 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/AS/Smidl-bayesian" target="_blank" >http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/AS/Smidl-bayesian</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Bayesian Estimation of Forgetting Factor in Adaptive Filtering and Change Detection

Popis výsledku v původním jazyce

An adaptive filter is derived in a Bayesian framework from the assumption that the difference in the parameter distribution from one time to another is bounded in terms of the Kullback-Leibler divergence. We show an explicit link to the general conceptsof exponential forgetting, and outline the details for a linear Gaussian model with unknown parameter and covariance. We extend the problem to an unknown forgetting factor, where we provide a particular prior that allows for abrupt changes in forgetting,which is useful in change detection problems. The Rao-Blackwellized particle filter is used for the implementation, and its performance is assessed in a simulation of system with abrupt changes of parameters.

Název v anglickém jazyce

Bayesian Estimation of Forgetting Factor in Adaptive Filtering and Change Detection

Popis výsledku anglicky

An adaptive filter is derived in a Bayesian framework from the assumption that the difference in the parameter distribution from one time to another is bounded in terms of the Kullback-Leibler divergence. We show an explicit link to the general conceptsof exponential forgetting, and outline the details for a linear Gaussian model with unknown parameter and covariance. We extend the problem to an unknown forgetting factor, where we provide a particular prior that allows for abrupt changes in forgetting,which is useful in change detection problems. The Rao-Blackwellized particle filter is used for the implementation, and its performance is assessed in a simulation of system with abrupt changes of parameters.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BD - Teorie informace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP102%2F11%2F0437" target="_blank" >GAP102/11/0437: Regulace a identifikace parametrů střídavých elektrických pohonů v kritických provozních stavech</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the IEEE Statistical Signal Processing Workshop 2012

ISBN

978-1-4673-0182-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

197-200

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Ann Arbor

Místo konání akce

Ann Arbor

Datum konání akce

5. 8. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000309943200050