Nonlinear filters : estimation and applications
著者
書誌事項
Nonlinear filters : estimation and applications
(Lecture notes in economics and mathematical systems, 400)
Springer-Verlag, 1993
- : gw
- : us
大学図書館所蔵 全51件
  青森
  岩手
  宮城
  秋田
  山形
  福島
  茨城
  栃木
  群馬
  埼玉
  千葉
  東京
  神奈川
  新潟
  富山
  石川
  福井
  山梨
  長野
  岐阜
  静岡
  愛知
  三重
  滋賀
  京都
  大阪
  兵庫
  奈良
  和歌山
  鳥取
  島根
  岡山
  広島
  山口
  徳島
  香川
  愛媛
  高知
  福岡
  佐賀
  長崎
  熊本
  大分
  宮崎
  鹿児島
  沖縄
  韓国
  中国
  タイ
  イギリス
  ドイツ
  スイス
  フランス
  ベルギー
  オランダ
  スウェーデン
  ノルウェー
  アメリカ
注記
Rev. of thesis (Ph.D.)--University of Pennsylvania, 1991
Includes bibliographical references
内容説明・目次
内容説明
For a non-linear filtering problem, the easiest approximation is to use the Taylor series expansion and apply the conventional linear recursive Kalman filter algorithm directly to the linearized non-linear measurement and transition equations. In this monograph, a non-linear and non-normal filter is proposed by utilizing Monte Carlo integration, in which a recursive algorithm of the weighting functions is derived. The density approximation approach gives an asymptotically unbiased estimator. Moreover, in terms of programming and computational time, the non-linear filter using Monte-Carlo integration can be easily extended to higher dimensional cases, compared with Kitagawa's non-linear filter using numerical integration.
「Nielsen BookData」 より