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Bayesian methodsBayesian / computational

計測誤差を伴う粒子フィルタ

計測誤差を明示的に考慮した粒子フィルタは、非線形・非ガウス動的システムの隠れた状態を追跡する逐次モンテカルロアルゴリズムであり、観測におけるノイズを形式的にモデル化します。重み付けされたランダムサンプル(粒子)の集団が、各タイムステップにおける事後状態分布を表し、観測尤度関数は、各粒子が受信したノイズの多い測定値とどの程度整合するかを定量化します。

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出典

  1. 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
  2. Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. ISBN: 978-0387951461

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo Particle Filter with Explicit Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/particle-filter-with-measurement-error

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ScholarGateParticle Filter with Measurement Error (Sequential Monte Carlo Particle Filter with Explicit Measurement Error). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/bayesian/particle-filter-with-measurement-error · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026