Počet záznamů: 1  

Marginalized Particle Filters for Bayesian Estimation of Gaussian Noise Parameters

  1. 1.
    SYSNO ASEP0347241
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevMarginalized Particle Filters for Bayesian Estimation of Gaussian Noise Parameters
    Tvůrce(i) Saha, S. (SE)
    Okzan, E. (SE)
    Gustafsson, F. (SE)
    Šmídl, Václav (UTIA-B) RID, ORCID
    Zdroj.dok.Proceedings of the 13th International Conference on Information Fusion. - Edinburgh : IET, 2010 - ISBN 978-0-9824438-1-1
    Rozsah strans. 1-8
    Poč.str.8 s.
    Forma vydáníwww - www
    Akce13th International Conference on Information Fusion
    Datum konání26.07.2010-29.07.2010
    Místo konáníEdinburgh
    ZeměGB - Velká Británie
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.GB - Velká Británie
    Klíč. slovamarginalized particle filter ; unknown noise statistics ; bayesian conjugate prior
    Vědní obor RIVBC - Teorie a systémy řízení
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    AnotaceThe particle filter provides a general solution to the nonlinear filtering problem with arbitrarily accuracy. However, the curse of dimensionality prevents its application in cases where the state dimensionality is high. Further, estimation of stationary parameters is a known challenge in a particle filter framework. We suggest a marginalization approach for the case of unknown noise distribution parameters that avoid both aforementioned problem. First, the standard approach of augmenting the state vector with sensor offsets and scale factors is avoided, so the state dimension is not increased. Second, the mean and covariance of both process and measurement noises are represented with parametric distributions, whose statistics are updated adaptively and analytically using the concept of conjugate prior distributions. The resulting marginalized particle filter is applied to and illustrated with a standard example from literature.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2011
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.