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J-GLOBAL ID：201402282185676649   整理番号：14A0560130

突然変化する環境における状態とパラメータ推定のための逐次モンテカルロ法

Sequential Monte Carlo Methods for State and Parameter Estimation in Abruptly Changing Environments

著者 (3件)： NEMETH Christopher (Lancaster Univ., Lancashire, GBR) ,  FEARNHEAD Paul (Lancaster Univ., Lancashire, GBR) ,  MIHAYLOVA Lyudmila (Sheffield Univ., Sheffield, GBR)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 62  号： 5/8  ページ： 1245-1255  発行年： 2014年03月01日 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 非線形システムの状態とパラメータ推定は,目標追跡,制御と通信システム,生物システムなどのような多くの実際的エリアで発生する挑戦的な問題である。本論文では,非線形で極めて動的なシステムの共同状態とパラメータ推定の困難な問題を考察した。本論文は,共役および非共役構造を持つパラメータ,しかし,最も重要なことは,移動目標追跡の場合におけるような時変であるパラメータを推定できる逐次モンテカルロ(SMC)フィルタを提示した。アプローチは,SMCフレームワーク内の静的パラメータを推定するための方法を備えた変化点に対処するためにBayes法を組み合わせた。提案アプローチは,移動目標の追跡のための相互作用多重モデル(IMM)に対して比較された。筆者らは,移動目標を持つ2つの挑戦的なシナリオ上で開発アプローチの性能を評価した。

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  *パラメータ推定 ,  *状態推定 ,  非線形系 ,  移動体 ,  追跡 ,  統計学 ,  動的系
準シソーラス用語： Bayes法 ,  移動目標 ,  *逐次モンテカルロ法 ,  動的システム ,  非線形システム ,  目標追跡

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 環境 ,  パラメータ推定 ,  逐次モンテカルロ法