Sequential Importance Sampling2 [PF-2] SIS에서 파티클 필터로 전체 조건부 확률밀도함수 \(p(\mathbf{x}_{0:t} | \mathbf{z}_{0:t}, \mathbf{u}_{0:t-1})\) 를 순차 샘플링 \(\mathbf{x}_{0:t}^{(i) }\) 로 다음과 같이 근사화 할 수 있었다. \[ p(\mathbf{x}_{0:t} | \mathbf{z}_{0:t}, \mathbf{u}_{0:t-1}) \approx \sum_{i=1}^N w_t^{(i)} \delta ( \mathbf{x}_{0:t} - \mathbf{x}_{0:t}^{(i)} ) \tag{1} \] 베이즈 필터는 상태변수 \(\mathbf{x}_t\) 의 조건부 확률밀도함수인 사후 확률밀도함수 \(p(\mathbf{x}_t | \mathbf{z}_{0:t}, \mathbf{u}_{0:.. 2021. 7. 11. [PF-1] 순차 중요 샘플링 (Sequential Importance Sampling) 베이즈 필터(Bayes filter) 문제는 측정값의 시퀀스 \(\mathbf{z}_{0:t}\) 와 제어입력의 시퀀스 \(\mathbf{u}_{0:t-1}\) 을 조건으로 한 상태변수 \(\mathbf{x}_t\) 의 조건부 확률밀도함수 \(p(\mathbf{x}_t | \mathbf{z}_{0:t}, \mathbf{u}_{0:t-1})\) 을 계산하는 문제였다. 상태변수 \(\mathbf{x}_t\) 의 사후(posterior) 조건부 확률밀도함수\(p(\mathbf{x}_t | \mathbf{z}_{0:t}, \mathbf{u}_{0:t-1})\) 이 주어지면 다양한 종류의 상태변수 추정이 가능하다. 예를 들어 칼만필터(Kalman filter)는 최적 MMSE(minimum mean-square .. 2021. 6. 13. 이전 1 다음
