Применение многочастичных фильтров в задачах оценивания нелинейных негауссовских процессов
- 1 к.т.н., начальник научного отдела, Филиал ФГУП НИИР - СОНИИР
- 2 вед. инженер, Филиал ФГУП НИИР - СОНИИР
Ключевые слова:
нелинейная фильтрациямаксимальное правдоподобиестохастические оценкимногочастичные фильтры
Аннотация
Рассмотрены оптимальные алгоритмы нелинейной фильтрации, их взаимосвязь, положительные качества и недостатки в отношении оценки параметров нелинейных процессов. Показано преимущество методов многочастичной фильтрации.
Для цитирования
Кольчугин Ю.И., Скоробогатов Е.Г. Применение многочастичных фильтров в задачах оценивания нелинейных негауссовских процессов // Радиотехника. 2012. № 6. С. 91–95.
Список источников
- Шахтарин Б.И. Нелинейная оптимальная фильтрация в примерах и задачах. М.: Гелиос АРВ. 2008.
- Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука. 1976. 543 с.
- Chen Z. Bayesian Filtering: From Kalman Filters to Particle Filters, and Beyond. Communications Research Laboratory. McMaster University. Hamilton. Ontario. Canada. 2003.
- Левич В.Г., Вдовин Ю.А. Курс теоретической физики. Т 2. М.: Наука. 1971. 936 с.
- Kloeden P.E., Platen E. Numerical Solution of Stochastic Differential Equations. Springer-Verlag: Berlin. 1992.
- Jazwinski A.H. Stochastic processes and filtering theory. Academic Press: New York. 1970.
- Julier S.J., Uhlmann J.K. A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems. Oxford. 1997.
Полный текст, PDF
350 ₽