Particle Filters for Random Set Models
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag New York Inc., US, 2015
- Brossura
- Nuovo
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This book discusses state estimation of stochastic dynamic systems from noisy measurements, specifically sequential Bayesian estimation and nonlinear or stochastic filtering. The class of solutions presented in this book is based on the Monte Carlo statistical method. Although the resulting algorithms, known as particle filters, have been around for more than a decade, the recent theoretical developments of sequential Bayesian estimation in the framework of random set theory have provided new opportunities which are not widely known and are covered in this book. This book is ideal for graduate students, researchers, scientists and engineers interested in Bayesian estimation.
Codice articolo LU-9781489988843
- Titolo
- Particle Filters for Random Set Models
- Autore
- Branko Ristic
- Editore
- Springer-Verlag New York Inc., US
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 148998884X
- ISBN 13
- 9781489988843
- Edizione
- 2013 ed.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Branko Ristic is at the Defence Science and Technology Organisation, Australia
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