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J-GLOBAL ID：201702227596115132   整理番号：17A0368909

Pearson相関係数に基づく粒子フィルタにおける新しい試料採取法【Powered by NICT】

A new sampling method in particle filter based on Pearson correlation coefficient

著者 (4件)： Zhou Haomiao (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Deng Zhihong (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Xia Yuanqing (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Fu Mengyin (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 208-215  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子フィルタは非線形/非Gaussシステムのための非常に効果的であることが証明されている。しかし,粒子フィルタの大きな欠点は,その粒子縮退とサンプル窮乏化である。Pearson相関係数(PPC)に基づく改良された粒子フィルタは不利益を低減することを提案した。PPCを採用した粒子は真の状態に近いかを決定した。予測段階で粒子を再サンプリングにより,新しいPFは,一般的なPFより優れていた。最後に,いくつかのシミュレーションにより,提案したフィルタの有効性を示すために行った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 縮退 ,  *フィルタ ,  *粒子フィルタ
準シソーラス用語： リサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 粒子フィルタ ,  Pearson相関係数 ,  重要性密度

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Pearson相関係数 ,  粒子フィルタ ,  試料採取