SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-492697"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-492697" > Multidimensional pr...

Multidimensional projection filters via automatic differentiation and sparse-grid integration

Emzir, Muhammad Fuady (författare)
Zhao, Zheng (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för systemteknik,Artificiell intelligens
Särkkä, Simo (författare)
 (creator_code:org_t)
Elsevier, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Signal Processing. - : Elsevier. - 0165-1684 .- 1872-7557. ; 204
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The projection filter is a technique for approximating the solutions of optimal filtering problems. In projection filters, the Kushner–Stratonovich stochastic partial differential equation that governs the propagation of the optimal filtering density is projected to a manifold of parametric densities, resulting in a finite-dimensional stochastic differential equation. Despite the fact that projection filters are capable of representing complicated probability densities, their current implementations are limited to Gaussian family or unidimensional filtering applications. This work considers a combination of numerical integration and automatic differentiation to construct projection filter algorithms for more generic problems. Specifically, we provide a detailed exposition of this combination for the manifold of the exponential family, and show how to apply the projection filter to multidimensional cases. We demonstrate numerically that based on comparison to a finite-difference solution to the Kushner–Stratonovich equation and a bootstrap particle filter with systematic resampling, the proposed algorithm retains an accurate approximation of the filtering density while requiring a comparatively low number of quadrature points. Due to the sparse-grid integration and automatic differentiation used to calculate the expected values of the natural statistics and the Fisher metric, the proposed filtering algorithms are highly scalable. They therefore are suitable to many applications in which the number of dimensions exceeds the practical limit of particle filters, but where the Gaussian-approximations are deemed unsatisfactory.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)

Nyckelord

Projection filter
Nonlinear filter
Automatic differentiation
Sparse-grid integration

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Emzir, Muhammad ...
Zhao, Zheng
Särkkä, Simo
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Sannolikhetsteor ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Signalbehandling
Artiklar i publikationen
Signal Processin ...
Av lärosätet
Uppsala universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy