0081780 20240111140647.320070522235959.9 4 s. CD-ROM cav_un_epca*00817791520-61491173-1176HonoluluIEEE2007 Bayesian filtering Variational Bayes particle filtering non-linear filtering Rao-Blackwellization cav_un_auth*0101207 Šmídl Václav UTIA-B Department of Adaptive Systems Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0021112 Quinn A. IE textový dokument 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 1ET100750401 GA AV ČR cav_un_auth*0001792 CEZ:AV0Z10750506 Marginalized particle filtering is a state-of-the-art method for Bayesian filtering, which approximate part of the state-space by analytical and second part of the state by empirical distribution, i.e. particles. However, one sufficient statistics of the analytical distribution must be updated for each particle which is computationally expensive. In this paper, we apply the Variational Bayes (VB) approach as a one-step approximation for Bayesian filtering. In effect, the n particle-conditioned distributions is concentrated into one distribution, yielding computational saving at the cost of compromising accuracy. The scheme generalizes previous work in this area. A simple non-linear filtering example is used to compare the VB scheme and its alternatives. Marginalizovaný particle filter je současná aproximativní metoda výpočtu problému Bayesovské filtrace. Tato metoda rozděluje parametrický prostor na dvě části, přičemž aposteriorní distribuce v první části aproximuje přesně a v druhé části pomocí vzorkování. Pro každý vzorek je třeba uchovávat dostatečnou statistiku jemu odpovídající analytické distribuce, což je výpočetně náročné. Navrhujeme proto, využít metodu Variační Bayes jako jednokrokovou aproximaci v tomto procesu. Tím dosáhneme snížení výpočetních nároků při minimálním snížení přesnosti aproximace. Naše práce zobecňuje předešlé publikované přístupy. Porovnání s původními přístupy je ilustrováno na jednoduchém příkladě. cav_un_auth*0227211 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Honolulu 15.04.2007-20.04.2007 US 2007 BC http://hdl.handle.net/11104/0145538 2007 textový dokument cav_un_epca*0081779 Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 1520-6149 1173 1176 Honolulu IEEE 2007