Particle Filter with Measurement Error
A particle filter with explicit measurement error is a Sequential Monte Carlo algorithm that tracks the hidden state of a nonlinear, non-Gaussian dynamic system while formally modelling noise in the observations. A population of weighted random samples (particles) represents the posterior state distribution at each time step, and an observation likelihood function quantifies how much each particle is consistent with the noisy measurement received.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. · ISBN 978-0387951461
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.