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CRAMER-Rao

  • We present a particle filter construction for a system that exhibits time-scale separation. The sep

    We present a particle filter construction for a system that exhibits time-scale separation. The separation of time-scales allows two simplifications that we exploit: i) The use of the averaging principle for the dimensional reduction of the system needed to solve for each particle and ii) the factorization of the transition probability which allows the Rao-Blackwellization of the filtering step. Both simplifications can be implemented using the coarse projective integration framework. The resulting particle filter is faster and has smaller variance than the particle filter based on the original system. The convergence of the new particle filter to the analytical filter for the original system is proved and some numerical results are provided.

    標簽: construction separation time-scale particle

    上傳時間: 2016-01-02

    上傳用戶:fhzm5658

  • % PURPOSE : Demonstrate the differences between the following % filters on a simple DBN. % % 3)

    % PURPOSE : Demonstrate the differences between the following % filters on a simple DBN. % % 3) Particle Filter (PF) % 4) PF with Rao Blackwellisation (RBPF)

    標簽: Demonstrate differences the following

    上傳時間: 2016-01-07

    上傳用戶:cjf0304

  • 跳變馬爾可夫模型狀態估計的粒子濾波算法研究

    跳變馬爾可夫模型狀態估計的粒子濾波算法研究,本文在系統分析傳統粒子濾波理論與應用問題的基礎上,重點研究了基于跳變馬爾可夫狀態空間模型的粒子濾波算法。針對混合系統在二維離散狀態情形下的混合狀態估計問題,給出了基于Rao-Blackwellised粒子濾波的二維離散狀態與連續狀態的同步估計算法,一定程度上緩解了傳統粒子濾波算法在高維狀態空間估計中的失效問題,有效提高了狀態估計的精度。應用數值仿真計算,對相關粒子濾波算法的性能進行了比較分析。結果表明,本文研究的算法能夠有效完成二維離散狀態與連續狀態的同步估計,其中,二維離散狀態的估計準確率達到了 96%。

    標簽: 馬爾可夫模型 狀態 粒子濾波 算法研究

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:qb1993225

  • 采用網格地圖SLAM算法

    采用網格地圖SLAM算法,基于Rao-Blackwellized的粒子濾波器

    標簽: SLAM 網格 地圖 算法

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:semi1981

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