TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Resampling Algorithms for Particle Filters: A Computational Complexity Perspective"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Resampling Algorithms for Particle Filters: A Computational Complexity Perspective | EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2004 15 2261-2211 2004 Hindawi Publishing Corporation Resampling Algorithms for Particle Filters A Computational Complexity Perspective Miodrag Bolic Department of Electrical and Computer Engineering State University of New York at Stony Brook Stony Brook NY 11794-2350 USA Email mbolic@ Petar M. Djuric Department of Electrical and Computer Engineering State University of New York at Stony Brook Stony Brook NY 11794-2350 USA Email djuric@ Sangjin Hong Department of Electrical and Computer Engineering State University of New York at Stony Brook Stony Brook NY 11794-2350 UsA Email snjhong@ Received 30 April 2003 Revised 28 January 2004 Newly developed resampling algorithms for particle filters suitable for real-time implementation are described and their analysis is presented. The new algorithms reduce the complexity of both hardware and DSP realization through addressing common issues such as decreasing the number of operations and memory access. Moreover the algorithms allow for use of higher sampling frequencies by overlapping in time the resampling step with the other particle filtering steps. Since resampling is not dependent on any particular application the analysis is appropriate for all types of particle filters that use resampling. The performance of the algorithms is evaluated on particle filters applied to bearings-only tracking and joint detection and estimation in wireless communications. We have demonstrated that the proposed algorithms reduce the complexity without performance degradation. Keywords and phrases particle filters resampling computational complexity sequential implementation. 1. INTRODUCTION Particle filters PFs are very suitable for nonlinear and or non-Gaussian applications. In their operation the main principle is recursive generation of random measures which approximate the distributions of the unknowns. The random measures are composed of particles

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.