具有拒绝控制与边际似然无偏估计器的粒子滤波
统计计算
2020-03-05 v2 机器学习
摘要
我们考虑在序贯蒙特卡罗方法（也称为粒子滤波器）中联合使用重采样与部分拒绝控制。尽管拒绝控制的方差缩减性质已为人所知，但据我们所知，尚无任何关于此类粒子滤波器中边际似然（也称为模型证据或归一化常数）无偏估计的工作。能够无偏地估计边际似然对于模型比较、可解释且可靠的置信区间的计算，以及粒子马尔可夫链蒙特卡罗等精确近似方法而言高度相关。在本文中，我们提出了一种具有拒绝控制的粒子滤波器，其能够实现边际似然的无偏估计。
引用
@article{arxiv.1910.09527,
title = {Particle filter with rejection control and unbiased estimator of the marginal likelihood},
author = {Jan Kudlicka and Lawrence M. Murray and Thomas B. Schön and Fredrik Lindsten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.09527},
year = {2020}
}