350 руб
Журнал «Радиотехника» №6 за 2015 г.
Статья в номере:
Анализ эффективности алгоритма оценивания параметров сигналов на основе фильтрации частиц
Ключевые слова: фильтр частиц дисперсия ошибки фильтр Калмана ковариационная матрица условная плотность распределения вероятностей
Авторы:
М.Н. Служивый - к.т.н., доцент, кафедра «Телекоммуникации», Ульяновский государственный технический университет. E-mail: m.sluzhivyi@ulstu.ru
Аннотация:
Рассмотрены алгоритмы рекуррентного оценивания параметров зашумленного сигнала с помощью фильтра частиц. Путем имитационного моделирования проведен анализ дисперсии ошибки оценивания при различном числе частиц. Показано, что использование фильтра частиц в широком диапазоне отношений сигнал/шум позволяет значительно улучшить точность оце-нивания.
Страницы: 29-31
Список источников

 

  1. Doucet A., Godsill S., Andrieu C. On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering // Statistics and Computing. 2000. V. 10. P. 197−208.
  2. Haug A.J. Bayesian Estimation and Tracking: A Practical Guide. John Wiley & Sons. Inc. 2012. 369 p.
  3. Durrant-Whyte H., Bailey T. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). P. 1. The Essential Algorithms // IEEE Robotics and Automation Magazine. June. 2006. P. 99−108.
  4. Служивый М.Н., Наместников С.М. Анализ эффективности алгоритма оценивания параметров сигнала, основанного на фильтрации частиц, посредством имитационного моделирования // Радиотехника. 2014. № 11. С. 79−81.
  5. Васильев К.К., Крашенинников В.Р., Ташлинский А.Г. Статистический анализ последовательностей многомерных изображений // Наукоемкие технологии. 2013. № 5. С. 5−11.