Zastosowanie filtracji cząsteczkowej do estymacji stanu obiektu dynamicznego

Artykuł przedstawia projekt algorytmu estymacji stanu obiektu dynamicznego, w efekcie działania którego wyznaczane są aktualne parametry stanu. W trakcie projektowania filtrów nieliniowych stosowane są pewne przybliżenia funkcji gęstości prawdopodobieństwa stanu. Teoria proponuje wiele typów aproksymacji, ale większość z nich wymaga przyjęcia dodatkowych założeń dotyczących postaci sygnału, w związku z czym nie są one w praktyce realizowane. Artykuł przedstawia metodę niegaussowskiej estymacji nieliniowej opartą na filtrze cząsteczkowym.

---

The paper presents the design of estimation algorithm for the state of dynamic object. As a result of its actions current state parameters are determined. During the design of non-linear filters in some approximation of the probability density function of state are used. Theoretically, there are many known types of approximation, but most of them require additional assumptions about the character signal, and therefore they are not implemented in practice. In this paper nonlinear estimation method based on the particle filter was tested.