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Review article: Comparison of local particle filters and new implementations

机译：审查文章：本地粒子过滤器和新实现的比较

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Particle filtering is a generic weighted ensemble data assimilation method based on sequential importance sampling, suited for nonlinear and non-Gaussian filtering problems. Unless the number of ensemble members scales exponentially with the problem size, particle filter (PF) algorithms experience weight degeneracy. This phenomenon is a manifestation of the curse of dimensionality that prevents the use of PF methods for high-dimensional data assimilation. The use of local analyses to counteract the curse of dimensionality was suggested early in the development of PF algorithms. However, implementing localisation in the PF is a challenge, because there is no simple and yet consistent way of gluing together locally updated particles across domains.
机译：粒子滤波是一种基于顺序重要性采样的通用加权集合数据和解数据，适用于非线性和非高斯滤波问题。 除非集合成员的数量呈指数级尺寸，否则呈现问题大小，否则粒子滤波器（PF）算法体验重量堕落。 这种现象是阻止使用PF方法进行高维数据同化的维度诅咒的表现。 在PF算法的发展中提前提出了利用局部分析来抵消维度的诅咒。 然而，在PF中实现本地化是一个挑战，因为在域域内没有简单而且一致的方式将局部更新的粒子粘合在一起。

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