Robust Partikkelfilter
Det robuste partikkelfilteret er en sekvensiell Monte Carlo-metode som sporer skjulte tilstander i ikke-lineære, ikke-Gaussiske systemer, samtidig som det forblir motstandsdyktig mot uteliggere og feilspesifiserte modeller. Det erstatter den standard Gaussiske sannsynlighetsfunksjonen med en tetthet med tunge haler eller begrenset innflytelse, slik at unormale observasjoner får nedvektet betydning og ikke kan velte tilstandsestimatet.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Particle Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/robust-particle-filter
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Hamiltonian Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Kalman-filteretBayesiansk↔ compare
- Partikkelfilter (sekvensiell Monte Carlo)Bayesiansk↔ compare
- Robust Kalman-filterBayesiansk↔ compare
- Robust Sekvensiell Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Sekvensiell Monte CarloBayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →