Comparison of auxiliary and Likelihood Particle Filters for state estimation of dynamical systems

In this paper, algorithms of the state estimation of dynamical systems, using different types of particle filters, have been presented. Three Particle Filter methods have been used: Bootstrap Filter, Auxiliary Particle Filter and Likelihood Particle Filter. These methods have been applied to two nonlinear objects, with quadratic measurement functions. The results have been additionally compared with the outcome from Kalman filters. Based on the obtained results (5 different quality indices) the estimation methods have been evaluated.

---

W niniejszej pracy zostały przedstawione algorytmy estymacji stanu układów dynamicznych za pomocą różnych rodzajów filtrów cząsteczkowych. Zaprezentowano trzy metody filtrów cząsteczkowych: algorytm Bootstrap, pomocniczy filtr cząsteczkowy i wiarygodny filtr cząsteczkowy. Metody te zastosowano dla dwóch obiektów nieliniowych o kwadratowych funkcjach pomiarowych. Z filtrami cząsteczkowymi zostały dodatkowo zestawione metody filtru Kalmana. Na podstawie uzyskanych wyników (5 różnych wskaźników jakości) metody estymacji zostały ocenione.

---

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).