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Reliable Convolution in Point-Mass Filter for a Class of Nonlinear Models

机译：一类非线性模型在点质量滤波器中的可靠卷积

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This paper is devoted to the Bayesian state estimation of the nonlinear stochastic dynamic systems. The stress is laid on the numerical solution to the Bayesian recursive relations by the point-mass filter for a class of state-space models with linear dynamics and nonlinear measurement. In particular, a novel reliable technique for convolution computation is proposed. The technique combines the standard point-mass-based convolution with a density-weighted integration to provide accurate results even for systems with small state noise. Several implementations of the technique are developed, theoretically analysed, and evaluated in a numerical study.
机译：本文致力于非线性随机动力系统的贝叶斯状态估计。对于一类具有线性动力学和非线性测量的状态空间模型，通过点质量滤波器将应力置于贝叶斯递归关系的数值解上。特别地，提出了一种用于卷积计算的新颖可靠技术。该技术将标准的基于点质量的卷积与密度加权积分相结合，即使对于状态噪声较小的系统也可以提供准确的结果。对该技术的几种实现方式进行了开发，理论分析和数值研究评估。

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