방법 증거 기록
Dynamic Particle Filter
A dynamic particle filter is a sequential Monte Carlo algorithm that tracks an evolving hidden state over time by maintaining a population of weighted random samples — particles — each representing a plausible trajectory. As new observations arrive, particle weights are updated via the likelihood and the population is resampled, keeping the representation concentrated on the most probable state regions in a fully nonlinear and non-Gaussian setting.
원본 기록
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Dynamic Particle Filter for Sequential State Estimation
분류학적 방법 기록 · bayesian / bayesian
- Doucet, A., de Freitas, N. & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. · ISBN 978-0387951461
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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