Estimation bayésienne non paramétrique de ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Estimation bayésienne non paramétrique de l'état et du bruit impulsif dans les systèmes dynamiques non linéaires
Auteur(s) :
Jaoua, Nouha [Auteur]
LAGIS-SI
Duflos, Emmanuel [Auteur]
LAGIS-SI
Vanheeghe, Philippe [Auteur]
LAGIS-SI
Septier, Francois [Auteur]
LAGIS-SI
LAGIS-SI
Duflos, Emmanuel [Auteur]
LAGIS-SI
Vanheeghe, Philippe [Auteur]
LAGIS-SI
Septier, Francois [Auteur]
LAGIS-SI
Titre de la manifestation scientifique :
XXIVème Colloque GRETSI
Ville :
Brest
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2013-09-03
Titre de l’ouvrage :
XXIVème Colloque GRETSI
Date de publication :
2013-09-03
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Résumé :
Dans cet article, nous traitons le problème de l'estimation conjointe de l'état et de la densité de probabilité du bruit dans les systèmes dynamiques non linéaires en présence de bruit d'observation impulsif et multimodal. ...
Lire la suite >Dans cet article, nous traitons le problème de l'estimation conjointe de l'état et de la densité de probabilité du bruit dans les systèmes dynamiques non linéaires en présence de bruit d'observation impulsif et multimodal. Un modèle non paramétrique bayésien basé sur les mélanges de processus de Dirichlet est introduit pour modéliser le bruit impulsif. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel basé sur des lois d'importance efficace est ensuite proposé afin de réaliser l'estimation en ligne de l'état et de la densité du bruit. Les simulations effectuées montrent la validité et la robustesse de notre approche.Lire moins >
Lire la suite >Dans cet article, nous traitons le problème de l'estimation conjointe de l'état et de la densité de probabilité du bruit dans les systèmes dynamiques non linéaires en présence de bruit d'observation impulsif et multimodal. Un modèle non paramétrique bayésien basé sur les mélanges de processus de Dirichlet est introduit pour modéliser le bruit impulsif. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel basé sur des lois d'importance efficace est ensuite proposé afin de réaliser l'estimation en ligne de l'état et de la densité du bruit. Les simulations effectuées montrent la validité et la robustesse de notre approche.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :