統計学輪講（第６回）

統計学輪講（第6回）
日時      2014年05月27日(火)    14時50分～15時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    橋本 大樹 (情報理工M2)
演題：超一様分布列を用いた粒子フィルターの改良

概要
超一様分布列を用いた粒子フィルターの改良を提案する．
粒子フィルター(particle filter)あるいはブートストラップフィルター(bootstrap filter)
と呼ばれるフィルターは，Kitagawa (1996)やGordon et al.(1993)により同時期に独立に考えられた
逐次的モンテカルロ法の一種である．確率的動的モデルを扱う多くの分野で用いられている．
また，超一様分布列(low-discrepancy sequence)とは，数論の分野で用いられる決定論的点列で，
積分のモンテカルロ近似において乱数の替わりに用いることで，収束が速くなることが知られている．
Guo and Wnag (2006)などにより，超一様分布列を粒子フィルターに適用することで精度を改善する提案
されている．
本発表では，この既存手法の改良を提案する．

[1] Gordon, N.J., Salmond, D.J. and Smith, A.F.M. (1993). Novel approach
to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation, IEE Proceedings-F,
140(2), 107-133.

[2] Guo, D. and Wang, X. (2006). Quasi-Monte Carlo Filtering in Nolinear
Dynamic Systems, IEEE, 54(6), 2087-2098.

[3] Kitagawa, G. (1996). A Mone Carlo filtering and smoothing method
for nonlinear non-Gaussian state space models, Journal of Computational
Graphical Statistics, 5(1), 1-25.