In article there is proposed a new approach to particle filter modeling – creation discrete transition and measurement models. This new approach assumes knowledge of transition model (2) and measurement model (3), but written by certain values set (non-analytical form). It opens new perspectives for particle filter prosper, in problems which analytical form cannot be used or it is hindered.
PL
W artykule zaproponowano nowe podejście do modelowania filtru cząsteczkowego – stworzenie dyskretnych modeli przejścia i pomiaru (DMPF). To nowe podejście zakłada znajomość modelu przejścia (2) oraz modelu pomiaru (3), jednak nie w postaci analitycznej, lecz zapisanych za pomocą pewnego zbioru wartości. Otwiera to nowe perspektywy rozwoju filtrów cząsteczkowych w problemach, w których zastosowanie analitycznej postaci obu modeli jest utrudnione, lub wręcz niemożliwe.
W artykule przedstawiono wpływ różnych realizacji modelu przejścia oraz modelu pomiarowego na działanie filtru cząsteczkowego. Zaproponowano przy tym kilka metod aproksymacji tych warunkowych funkcji gęstości prawdopodobieństwa.
EN
The results of different implementations of system model and measurement model for particle filter are presented in the paper. Several approximation methods for those conditional probability density functions are proposed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.