Zobrazeno 1 - 10
of 89
pro vyhledávání: '"Gaussian mixture noise"'
Publikováno v:
IET Radar, Sonar & Navigation, Vol 16, Iss 2, Pp 238-248 (2022)
Abstract This work proposes a marginalised particle filter with variational inference for non‐linear state‐space models (SSMs) with Gaussian mixture noise. A latent variable indicating the component of the Gaussian mixture considered at each time
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/737aa8f1edfe4adc99448ad236302e58
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Leila Pishdad, Fabrice Labeau
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 67990-67999 (2020)
For linear dynamic systems with Gaussian noise, the Kalman filter provides the Minimum Mean-Square Error (MMSE) state estimation by tracking the posterior. Similarly, for systems with Gaussian Mixture (GM) noise distributions, a bank of Kalman filter
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aad3ce78b03a41bab33eabc8c0bcac79
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 19, p 9975 (2022)
For the bearing-only target motion analysis (TMA), the pseudolinear Kalman filter (PLKF) solves the complex nonlinear estimation of the motion model parameters but suffers serious bias problems. The pseudolinear Kalman filter under the minimum mean s
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0b00b34b187d49db8e1f3a42b1189df3
Autor:
Abhijeet Bishnu, Vimal Bhatia
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 5, Pp 17781-17794 (2017)
Wireless communication channels are highly prone to interference in addition to the presence of additive white Gaussian noise (AWGN). Stochastic gradient (SG)-based non-parametric maximum likelihood (NPML) estimator, gives better channel estimates in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f824a6c302eb412da3dea5e4ae0cf6bd
Publikováno v:
IET Radar, Sonar & Navigation, Vol 16, Iss 2, Pp 238-248 (2022)
This work proposes a marginalised particle filter with variational inference for non‐linear state‐space models (SSMs) with Gaussian mixture noise. A latent variable indicating the component of the Gaussian mixture considered at each time instant
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Fabrice Labeau, Leila Pishdad
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 67990-67999 (2020)
For linear dynamic systems with Gaussian noise, the Kalman filter provides the Minimum Mean-Square Error (MMSE) state estimation by tracking the posterior. Similarly, for systems with Gaussian Mixture (GM) noise distributions, a bank of Kalman filter
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Andrey Gorshenin
Publikováno v:
Pattern Recognition and Image Analysis. 29:377-383
The paper describes the adaptive method of estimating the parameters of the distribution of the useful signal under the assumption that the noise distribution can be pre-estimated. It is based on the method of moving separation of the finite normal m