Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Bayesian Filtering Algorithm for Gaussian Mixture Models

論文の概要: A Bayesian Filtering Algorithm for Gaussian Mixture Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1705.05495v2
Date: Fri, 30 Jun 2023 06:27:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-03 16:19:06.994708
Title: A Bayesian Filtering Algorithm for Gaussian Mixture Models
Title（参考訳）: ガウス混合モデルに対するベイズフィルタアルゴリズム
Authors: Adrian G. Wills and Johannes Hendriks and Christopher Renton and Brett Ninness
Abstract要約: 状態空間系のクラスはガウス混合を通じてモデル化することができる。このフィルタリング問題の正確な解法は、混合項の数が指数関数的に増加することである。統一アルゴリズムの平方根実装について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A Bayesian filtering algorithm is developed for a class of state-space systems that can be modelled via Gaussian mixtures. In general, the exact solution to this filtering problem involves an exponential growth in the number of mixture terms and this is handled here by utilising a Gaussian mixture reduction step after both the time and measurement updates. In addition, a square-root implementation of the unified algorithm is presented and this algorithm is profiled on several simulated systems. This includes the state estimation for two non-linear systems that are strictly outside the class considered in this paper.
Abstract（参考訳）: ガウス混合によりモデル化可能な状態空間系のクラスに対してベイズフィルタアルゴリズムが開発された。一般に、このフィルタリング問題の厳密な解は混合項の数を指数関数的に増加させることであり、これは時間と測定の更新の後にガウス混合還元ステップを利用する。さらに、統一アルゴリズムの平方根実装を示し、このアルゴリズムを複数のシミュレートされたシステムでプロファイルする。これには、この論文で考慮されたクラス外にある2つの非線形システムの状態推定が含まれる。

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