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パーティクルフィルタ
パーティクルフィルタ(Particle Filter, 粒子フィルタ、モンテカルロフィルタ)は、複数の粒子にノイズを... パーティクルフィルタ(Particle Filter, 粒子フィルタ、モンテカルロフィルタ)は、複数の粒子にノイズをくわえながら観測データとモデルを元に内部状態を推定しく手法.非線形なモデルに対しても適用でき、粒子の数だけ精度はよくなるが、計算量もその分増え、粒子数がNのときに時間計算量はO(N)となる. 実装が簡単で様々な分野で適用することができるのが特徴. パーティクルフィルタでは、任意の分布を粒子の分布の密度で近似できるため、 非線形のモデルにも適用できている. 以下の絵がパーティクルフィルタの処理の流れの概要です. 上図のワンセットを繰り返していくことで、モデルの状態を推定し続けます. この場合推定しているのはもちろん\(x_n\)です. 左上に描いているように確率分布で確率が高いところにはたくさんの粒子をばら撒くことでその粒子の偏り方(濃度)で分布を近似しています. 変数 \(x