Počet záznamů: 1  

On Convergence of Kernel Density Estimates in Particle Filtering

  1. 1.
    SYSNO ASEP0469752
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevOn Convergence of Kernel Density Estimates in Particle Filtering
    Tvůrce(i) Coufal, David (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Zdroj.dok.Kybernetika. - : Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. - ISSN 0023-5954
    Roč. 52, č. 5 (2016), s. 735-756
    Poč.str.22 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovaFourier analysis ; kernel methods ; particle filter
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Institucionální podporaUIVT-O - RVO:67985807
    UT WOS000392351600005
    EID SCOPUS85008368382
    DOI10.14736/kyb-2016-5-0735
    AnotaceThe paper deals with kernel density estimates of filtering densities in the particle filter. The convergence of the estimates is investigated by means of Fourier analysis. It is shown that the estimates converge to the theoretical filtering densities in the mean integrated squared error. An upper bound on the convergence rate is given. The result is provided under a certain assumption on the Sobolev character of the filtering densities. A sufficient condition is presented for the persistence of this Sobolev character over time.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2017
Počet záznamů: 1  

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