Partikelfilter

Was ist ein Partikelfilter

Partikelfilter oder sequentielle Monte-Carlo-Methoden sind eine Reihe von Monte-Carlo-Algorithmen, die verwendet werden, um Näherungslösungen für Filterprobleme für nichtlineare Zustandsräume zu finden Systeme wie Signalverarbeitung und Bayes'sche statistische Inferenz. Das Filterproblem besteht darin, die internen Zustände in dynamischen Systemen abzuschätzen, wenn Teilbeobachtungen durchgeführt werden und zufällige Störungen sowohl in den Sensoren als auch im dynamischen System vorhanden sind. Das Ziel besteht darin, die Posteriorverteilungen der Zustände eines Markov-Prozesses unter Berücksichtigung der verrauschten und partiellen Beobachtungen zu berechnen. Der Begriff „Partikelfilter“ wurde erstmals 1996 von Pierre Del Moral geprägt und bezieht sich auf Methoden der Mittelfeldwechselwirkung von Partikeln, die seit Anfang der 1960er Jahre in der Strömungsmechanik eingesetzt werden. Der Begriff „Sequential Monte Carlo“ wurde 1998 von Jun S. Liu und Rong Chen geprägt.

Wie Sie profitieren

(I) Einblicke, und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Partikelfilter

Kapitel 2: Bedeutungsprobenahme

Kapitel 3: Punktprozess

Kapitel 4: Fokker-Planck-Gleichung

Kapitel 5: Wiener-Lemma

Kapitel 6: Klein-Kramers-Gleichung

Kapitel 7: Mean-Field-Partikelmethoden

Kapitel 8: Dirichlet-Kernel

Kapitel 9: Verallgemeinerte Pareto-Verteilung

Kapitel 10: Superprozess

(II) Beantwortung der öffentlichen Top-Fragen zu Partikelfilter.

(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz von Partikelfiltern in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen zu Partikelfiltern jeglicher Art hinausgehen möchten.