集合变换粒子滤波中粒子复苏的随机协方差收缩方法
统计理论
2022-07-13 v1 数值分析
数值分析
统计理论
摘要
粒子滤波中的复苏对于防止在粒子数量不足以采样状态空间高概率区域时权重的崩溃是必要的。复苏通常以启发式方式实现，通过添加随机样本来拓宽集合的支撑。本工作旨在通过引入从气候学样本获得的额外先验信息来改进经典复苏方法；用于重要性采样的动态粒子用从随机协方差收缩获得的样本进行增广。集合传输粒子滤波及其二阶变体，都用所提出的复苏方法进行了扩展。数值实验表明，改进的滤波器显著改善了低动态集合规模下的分析。
引用
@article{arxiv.2109.09673,
title = {A Stochastic Covariance Shrinkage Approach to Particle Rejuvenation in the Ensemble Transform Particle Filter},
author = {Andrey A Popov and Amit N Subrahmanya and Adrian Sandu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09673},
year = {2022}
}