Bayesian methodsBayesian / computational
ロバスト粒子フィルタ
ロバスト粒子フィルタは、外れ値やモデルの誤指定に対して耐性を持ちながら、非線形・非ガウス系における隠れ状態を追跡する逐次モンテカルロ法である。標準的なガウス尤度を、裾の重い分布または影響が制限された密度に置き換えることで、異常な観測値の重要度を低下させ、状態推定を脱線させることができないようにする。
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出典
- Ristic, B., Arulampalam, S. & Gordon, N. (2004). Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House. ISBN: 978-1580536318
- Hurzeler, M. & Kunsch, H. R. (1998). Monte Carlo approximations for general state-space models. Journal of Computational and Graphical Statistics, 7(2), 175-193. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Particle Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/robust-particle-filter
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