【24h】

Improving the Gaussian Sum Particle filtering by MMSE constraint

机译:通过MMSE约束改善高斯和粒子滤波

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摘要

In the paper,we proposed a new modification to the Gaussian Sum Particle filtering (GSPF) by incorporating a Minimum Mean Square Error constraint (MMSE-GSPF) in tracking parameter variation of Dynamic State Space model,the algorithm complexity is reduced yet.In addition,the MMSE-GSPF also shows better performance in tracking of time-varying parameters than the original Gaussian Sum Particle filtering.
机译:本文通过在动态状态空间模型的跟踪参数变化中加入最小均方误差约束(MMSE-GSPF),提出了对高斯和粒子滤波(GSPF)的一种新的改进,降低了算法的复杂度。 ,MMSE-GSPF在追踪时变参数方面也比原始的高斯总和粒子滤波具有更好的性能。

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