کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6958830 | 1451947 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Subgradient-based Markov Chain Monte Carlo particle methods for discrete-time nonlinear filtering
ترجمه فارسی عنوان
روش ذرات مونت کارلو از زنجیره مارکوف برای فیلترینگ غیر خطی زمان گسسته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
This work shows how a carefully designed instrumental distribution can improve the performance of a Markov chain Monte Carlo (MCMC) filter for systems with a high state dimension. We propose a special subgradient-based kernel from which candidate moves are drawn. This facilitates the implementation of the filtering algorithm in high dimensional settings using a remarkably small number of particles. We demonstrate our approach in solving a nonlinear non-Gaussian high-dimensional problem in comparison with a recently developed block particle filter and over a dynamic compressed sensing (l1 constrained) algorithm. The results show high estimation accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 120, March 2016, Pages 532-536
Journal: Signal Processing - Volume 120, March 2016, Pages 532-536
نویسندگان
Avishy Y. Carmi, Lyudmila Mihaylova, François Septier,