bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0081780
utime 20240111140647.3
mtime 20070522235959.9
title (primary) (eng) Accelerated particle filtering using the Variational Bayes approximation
specification
page_count 4 s.
media_type CD-ROM
serial
ARLID cav_un_epca*0081779
ISSN 1520-6149
title Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
page_num 1173-1176
publisher
place Honolulu
name IEEE
year 2007
title (cze) Urychlení particle filtru pomocí metody Variační Bayes
keyword Bayesian filtering
keyword Variational Bayes
keyword particle filtering
keyword non-linear filtering
keyword Rao-Blackwellization
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101207
name1 Šmídl
name2 Václav
institution UTIA-B
full_dept Department of Adaptive Systems
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0021112
name1 Quinn
name2 A.
country IE
source
source_type textový dokument
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id 1ET100750401
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001792
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) 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.
abstract (cze) 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.
action
ARLID cav_un_auth*0227211
name IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
place Honolulu
dates 15.04.2007-20.04.2007
country US
reportyear 2007
RIV BC
permalink http://hdl.handle.net/11104/0145538
arlyear 2007
mrcbU56 textový dokument
mrcbU63 cav_un_epca*0081779 Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 1520-6149 1173 1176 Honolulu IEEE 2007