Sequentielle Monte-Carlo-Methoden mit Messfehlern
Sequentielle Monte-Carlo-Methoden (SMC) mit Messfehlern sind teilchenbasierte bayesianische Filterverfahren zur Verfolgung versteckter Zustände in dynamischen Systemen, wenn Beobachtungen durch Rauschen verfälscht sind. Sie propagieren eine gewichtete Partikelwolke über die Zeit, aktualisieren die Gewichte in jedem Schritt, um widerzuspiegeln, wie gut jedes Partikel die verrauschte Messung erklärt, und erzeugen eine vollständige Posterior-Verteilung über den latenten Zustand zu jedem Zeitpunkt.
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Quellen
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer New York. ISBN: 978-0-387-95146-1
- Cappe, O., Godsill, S. J., & Moulines, E. (2007). An overview of existing methods and recent advances in sequential Monte Carlo. Proceedings of the IEEE, 95(5), 899-924. DOI: 10.1109/JPROC.2007.893250 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/sequential-monte-carlo-with-measurement-error
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