Particle Filter with Measurement Error
A particle filter with explicit measurement error is a Sequential Monte Carlo algorithm that tracks the hidden state of a nonlinear, non-Gaussian dynamic system while formally modelling noise in the observations. A population of weighted random samples (particles) represents the posterior state distribution at each time step, and an observation likelihood function quantifies how much each particle is consistent with the noisy measurement received.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- Gordon, N. J., Salmond, D. J., & Smith, A. F. M. (1993). Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proceedings F – Radar and Signal Processing, 140(2), 107–113. · DOI 10.1049/ip-f-2.1993.0015
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. · ISBN 978-0387951461
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.