应用于 Duffing 振子的最优抽样 nudged 粒子滤波器
混沌动力学
2025-04-07 v1 概率论
摘要
高斯混沌动力学系统的连续时序信号与离散时序观测滤波问题在面临分离介质结构时存在独特挑战，这可能导致观测前分布与观测值相距甚远，亦或导致分布在多个不相连组成部分中被分割。为此，人们引入了 nudged 粒子滤波方法以感知并克服这些动力学问题，同时近似非高斯分布。在 nudged 粒子滤波方法中，加入了控制项，但可能导致粒子权重退化。为此，我们引入一种基于修改 Cramér-von Mises 距离的中间抽样方法。该新方法应用于具有分离介质结构的非混沌、无外力 Duffing 振子。我们的结果表明，该方法在标准粒子滤波器（含抽样）和原始 nudged 粒子滤波器方面均表现出一致优越性。
引用
@article{arxiv.2504.02837,
title = {Nudged Particle Filter with Optimal Resampling Applied to the Duffing Oscillator},
author = {Ryne Beeson and Uwe Hanebeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.02837},
year = {2025}
}