Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Adaptive unscented Gaussian likelihood approximation filter
Año:2015
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
This paper focuses on the update step of Bayesian nonlinear filtering. We first derive the unscented Gaussian likelihood approximation filter (UGLAF), which provides a Gaussian approximation to the likelihood by applying the unscented transformation to the inverse of the measurement function. The UGLAF approximation is accurate in the cases where the unscented Kalman filter (UKF) is not and the other way round. As a result, we propose the adaptive UGLAF (AUGLAF), which selects the best approximation to the posterior (UKF or UGLAF) based on the Kullback?Leibler divergence. This enables AUGLAF to outperform both the UKF and UGLAF.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Automatica
ISSN
0005-1098
Factor de impacto JCR
3,02
Información de impacto
Volumen
54
DOI
10.1016/j.automatica.2015.02.005
Número de revista
Desde la página
166
Hasta la página
175
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ángel F. García Fernández (Curtin University, Perth, Australia)
  • Autor: Mark R. Morelande (RMIT University, Australia)
  • Autor: Jesus Grajal De la Fuente (UPM)
  • Autor: Lennart Svensson (Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Microondas y Radar
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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