アンサンブル学習を用いた粒子フィルタの提案

抄録

粒子フィルタはシステムとセンサに発生するノイズの分散（ハイパーパラメータ）が不明な場合でも自己組織化状態空間モデルを導入することでシステムの状態とハイパーパラメータを同時に推定することができる．しかし，粒子フィルタの推定精度は粒子の初期分布に影響されることが知られている．本研究では，初期分布の異なる複数の粒子フィルタによりアンサンブル学習することでハイパーパラメータの推定精度の向上を図る．