Low-Complexity IMM Smoothing for Jump Markov Nonlinear Systems

Rémy Lopez 1, 2 Patrick Danès 2
2 LAAS-RAP - Équipe Robotique, Action et Perception
LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
Abstract : A suboptimal algorithm to fixed-interval and fixed-lag smoothing for Markovian switching systems is proposed. It infers a Gaussian mixture approximation of the smoothing pdf by combining the statistics produced by an IMM filter into an original backward recursive process. The number of filters and smoothers is equal to the constant number of hypotheses in the posterior mixture. A comparison, conducted on simulated case studies, shows that the investigated method performs significantly better than equivalent algorithms.
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IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2017, 53 (3), pp.1261 - 1272. 〈10.1109/TAES.2017.2669698〉
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Contributeur : Patrick Danes <>
Soumis le : mercredi 30 août 2017 - 13:46:19
Dernière modification le : mercredi 12 décembre 2018 - 15:32:45

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Rémy Lopez, Patrick Danès. Low-Complexity IMM Smoothing for Jump Markov Nonlinear Systems. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2017, 53 (3), pp.1261 - 1272. 〈10.1109/TAES.2017.2669698〉. 〈hal-01579092〉

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