Samuel Nyobe ; Fabien Campillo ; Serge Moto ; Vivien Rossi - Le lisseur particulaire à un pas de temps comme stratégie afin d'améiorer l'étape de prédiction en filtrage particulaire

arima:10784 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 14 décembre 2023, Volume 39 - 2023 - https://doi.org/10.46298/arima.10784
Le lisseur particulaire à un pas de temps comme stratégie afin d'améiorer l'étape de prédiction en filtrage particulaireArticle

Auteurs : Samuel Nyobe 1,2,3; Fabien Campillo ORCID4; Serge Moto 1,2,3; Vivien Rossi ORCID5,6,7

  • 1 University of Yaoundé [Cameroun]
  • 2 Unité de modélisation mathématique et informatique des systèmes complexes [Bondy]
  • 3 University of Yaoundé 1 = Université de Yaoundé I
  • 4 Mathématiques pour les Neurosciences
  • 5 Forêts et Sociétés
  • 6 University of Yaounde I, National Advanced School of Engineering, Department of Mathematic and Physical Science
  • 7 National Advanced School of Engineering

[en]
Sequential Monte Carlo methods have been a major breakthrough in the field of numerical signal processing for stochastic dynamical state-space systems with partial and noisy observations. However, these methods still present certain weaknesses. One of the most fundamental is the degeneracy of the filter due to the impoverishment of the particles: the prediction step allows the particles to explore the state-space and can lead to the impoverishment of the particles if this exploration is poorly conducted or when it conflicts with the following observation that will be used in the evaluation of the likelihood of each particle. In this article, in order to improve this last step within the framework of the classic bootstrap particle filter, we propose a simple approximation of the one step fixed- lag smoother. At each time iteration, we propose to perform additional simulations during the prediction step in order to improve the likelihood of the selected particles.

[fr]
Les méthodes de Monte Carlo séquentielles ont constitué une percée majeure dans le domaine du traitement numérique du signal pour les systèmes dynamiques stochastiques à espace d'état avec observations partielles et bruitées. Cependant, ces méthodes présentent encore certaines faiblesses. L'une des plus fondamentales est la dégénérescence du filtre due à l'appauvrissement des particules : l'étape de prédiction permet aux particules d'explorer l'espace d'état et peut conduire à l'appauvrissement des particules si cette exploration est mal menée ou lorsqu'elle entre en conflit avec l'observation suivante qui sera utilisée dans l'évaluation de la vraisemblance de chaque particule. Dans cet article, afin d'améliorer cette dernière étape dans le cadre du filtre particulaire bootstrap classique, nous proposons une approximation simple du lisseur à retard fixe à un pas. A chaque itération temporelle, nous proposons d'effectuer des simulations supplémentaires pendant l'étape de prédiction afin d'améliorer la vraisemblance des particules sélectionnées.


Volume : Volume 39 - 2023
Publié le : 14 décembre 2023
Accepté le : 30 novembre 2023
Soumis le : 6 janvier 2023
Mots-clés : [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [en] particle filter, bootstrap particle filter, one step fixed-lag particle smoother, prediction step, extended Kalman filter, unscented Kalman filter

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