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J-GLOBAL ID：201702227746818348   整理番号：17A0278527

Gauss事前密度の混合物のための対数ホモトピーに基づく粒子流の解【Powered by NICT】

A log homotopy based particle flow solution for mixture of Gaussian prior densities

著者 (3件)： Khan Muhammad Altamash (Department of Sensor Data Fusion, FKIE, Fraunhofer, Wachtberg, Germany) ,  Ulmke Martin (Department of Sensor Data Fusion, FKIE, Fraunhofer, Wachtberg, Germany) ,  Koch Wolfgang (Department of Sensor Data Fusion, FKIE, Fraunhofer, Wachtberg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： MFI  ページ： 546-551  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Daum Huangフィルタ(DHF)としても知られている粒子流フィルタは非linear/non Gaussシステムの状態推定のための代替法を提供し,Bayes。これらのフィルタはいくつかの段階での測定,粒子状態の漸進的更新が現れる事から明白であることを組み込んだ。更新は常微分方程式を解くことにより,流れ方程式をもと呼ばれている。導出した,各は異なる仮定に基づいているいくつかのこの様な方程式。他の中で,いわゆる厳密なフローはより一般的に使用されてきた。単一多変量Gaussによる事前密度の近似に依存している。本論文では,これを一般化し,前Gauss密度の和として表し考察した。粒子流方程式を導出し,実装フレームワークを提供した。は,この新しいフローに基づくDHFはDHF正確なフローベース性能的に優れており,ブートストラップ粒子フィルタに匹敵する性能を達成することを数値的に示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 状態推定 ,  *ホモトピー ,  常微分方程式 ,  フィルタ ,  ブートストラップ ,  *対数
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  数理物理学  (BA03000W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 密度 ,  混合物 ,  対数 ,  ホモトピー ,  粒子流 ,  解