|
Citace:
|
ŠIMANDL, M., STRAKA, O. Nonlinear estimation by particle filters and Cramér-Rao bound. In Proceedings of the 15th IFAC world congress. Oxford: Elsevier , 2003. s. 79-84. ISBN: 0-08-044221-8
|
|
Druh:
|
STAŤ VE SBORNÍKU
|
|
Jazyk publikace:
|
eng
|
|
Anglický název:
|
Nonlinear estimation by particle filters and Cramér-Rao bound
|
|
Rok vydání:
|
2003
|
|
Místo konání:
|
Oxford
|
|
Název zdroje:
|
Elsevier
|
|
Autoři:
|
Miroslav Šimandl
,
Ondřej Straka
|
|
Abstrakt CZ:
|
Článek se zabývá řešením Bayesových rekurzivních vztahů pomocí simulačních filtrů. Důraz je kladen na specifilkaci počtu vzorků. Jako nástroj pro specifikaci počtu vzorků pro filtraci, predikci i vyhlazování byla zvolena Cramér-Raova mez. Matice střední kvadratické chyby odhadu stavu pro simulační filtry byla porovnána s Cramér-Raovou mezí. Kvalita simulačních filtrů a jejich výpočetní náročnost je ilustrována na numerickém příkladu.
|
|
Abstrakt EN:
|
A solution of the Bayesian recursive relations by the particle filter approach is treated. The stress is laid on the sample size setting as the main user design problem. The Cramér-Rao bound was chosen as a tool for setting the sample size for the three basic types of the state estimation, for filtering, prediction and smoothing. The mean square error matrices of particle filter state estimates for different sample sizes and the CR bounds are compared. Quality of the particle filters and their computational load are illustrated in a numerical example.
|
|
Klíčová slova
|
|