Robust Sequential Monte Carlo
Robust Sequential Monte Carlo (Robust SMC) extends standard particle filtering to handle outliers, heavy-tailed noise, and model misspecification in sequential data. By replacing Gaussian likelihood assumptions with heavier-tailed distributions or employing outlier-detection strategies during particle weighting, it maintains accurate state-tracking and parameter estimation even when observations deviate from the assumed model.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Ristic, B., Arulampalam, S., & Gordon, N. (2004). Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House. · ISBN 978-1580536318
- Akyildiz, O. D., & Miguez, J. (2020). Nudging the particle filter. Statistics and Computing, 30(2), 315-336. · DOI 10.1007/s11222-019-09884-y
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.