基于Taylor展开系列的粒子流滤波器进展

粒子流滤波器通过移动粒子位置来执行测量更新，而非根据似然性修改粒子权重。其运动（flow）由漂移项决定，该项持续将粒子推向后验分布；扩散项保证粒子的扩散。本文基于高阶多项式展开推导了这些项，其中基于线性化的常用技术简化为本新方法的简单版本。借助微分代数，高阶粒子流直接嵌入分布的多项式表示中，包含微分和求值。所得技术提出两种新的粒子流滤波器，其差异在于Taylor多项式求值的展开中心选择。数值应用表明，高阶项的加入带来的改进，尤其是在与Gromov流和“精确”流进行比较时表现更为突出。