On Gaussian Optimal Smoothing of Non-Linear State Space Models

Sarkka S.; Hartikainen J.

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On Gaussian Optimal Smoothing of Non-Linear State Space Models

机译：非线性状态空间模型的高斯最优平滑

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In this note we shall present a new Gaussian approximation based framework for approximate optimal smoothing of non-linear stochastic state space models. The approximation framework can be used for efficiently solving non-linear fixed-interval, fixed-point and fixed-lag optimal smoothing problems. We shall also numerically compare accuracies of approximations, which are based on Taylor series expansion, unscented transformation, central differences and Gauss-Hermite quadrature.

机译：在本说明中，我们将提出一个新的基于高斯近似的框架，用于非线性随机状态空间模型的近似最佳平滑。近似框架可用于有效地解决非线性固定间隔，定点和固定滞后的最佳平滑问题。我们还将根据泰勒级数展开，无味变换，中心差和高斯-赫尔姆特正交对近似精度进行数值比较。

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来源
《Automatic Control, IEEE Transactions on》 |2010年第8期|p.1938-1941|共4页
作者
Sarkka S.; Hartikainen J.;
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作者单位

Aalto University, Finland;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Bayesian smoothing; Gaussian assumed density smoothing; non-linear Rauch-Tung-Striebel smoothing; non-linear optimal smoothing;

机译：贝叶斯平滑;高斯假设密度平滑;非线性Rauch-Tung-Striebel平滑;非线性最佳平滑;

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