欧氏空间子流形上的连续-离散滤波与平滑
最优化与控制
2020-04-22 v1 统计方法学
机器学习
摘要
本文研究当状态变量演化于欧氏空间的某个可能不具有通常 Lebesgue 测度的子流形上时，连续离散时间下的滤波与平滑问题。导出了预测与平滑问题的形式表达式，除生成元的形式伴随一般不同外，其与经典结果一致。对于近似滤波与平滑，采用投影方法，其中预测与平滑方程与状态变量演化于欧氏空间时相同。该方法被用于基于 von Mises-Fisher 分布发展投影滤波器与平滑器。
引用
@article{arxiv.2004.09335,
title = {Continuous-Discrete Filtering and Smoothing on Submanifolds of Euclidean Space},
author = {Filip Tronarp and Simo Särkkä},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09335},
year = {2020}
}