概率密度演化滤波
信号处理
2021-07-21 v1 系统与控制
系统与控制
数据分析、统计与概率
摘要
基于概率密度演化方法(PDEM)与贝叶斯定律，提出了一种新的滤波策略，其中通过求解广义密度演化方程(GDEE)预测感兴趣系统状态的先验概率，然后根据贝叶斯公式更新系统状态的后验概率。此外，采用基于切比雪夫多项式的配点法获得先验概率的数值解。最后给出一个说明性示例，与粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)相比验证了概率密度演化滤波(PDEF)。总体而言，PDEF在不使用任何重采样算法的情况下表现出接近PF的精度。
引用
@article{arxiv.2107.09514,
title = {Probability density evolution filter},
author = {Yazhou Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.09514},
year = {2021}
}