• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>International Journal of Innovative Computing Information and Control >NONLINEAR BAYESIAN MODE FILTERING
【24h】

NONLINEAR BAYESIAN MODE FILTERING

机译：非线性贝叶斯模式滤波

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This work proposes a non-parametric nonlinear Bayesian mode filtering technique for estimating the state of discrete time dynamical systems. The mathematical model of the system can be evaluated for any input of interest, and the corresponding output can be obtained without any knowledge of the model internal functioning. In the proposed method, a set of weighted samples are updated by evaluating the system state transition function, and then the kernel function based non-parametric approximation of the weighted samples is used to estimate the prior probability. The natural evolution gradient of the posterior conditional probability is derived, and hence a Monte Carlo method is applied to recursively locate the mode of the posterior conditional probability. The two dimensional Van der Pol oscillator system is considered as a numerical example. The simulation results show superior performance compared to the standard Particle filter, especially in the cases with small number of particles.
机译：这项工作提出了一种非参数非线性贝叶斯模式滤波技术，用于估计离散时间动力系统的状态。可以针对感兴趣的任何输入评估系统的数学模型，并且无需了解模型内部功能就可以获取相应的输出。在提出的方法中，通过评估系统状态转换函数来更新一组加权样本，然后使用基于核函数的加权样本的非参数逼近来估计先验概率。得出后验条件概率的自然演化梯度，因此采用蒙特卡洛方法递归地确定后验条件概率的模式。二维范德波尔振荡器系统被认为是一个数值示例。仿真结果表明，与标准的粒子滤波器相比，其性能更高，尤其是在粒子数量较少的情况下。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号