Resumen

Este artículo presenta un filtro de partículas, denominado Log-PF, basado en pesos de partículas representados en una escala logarítmica. En los sistemas prácticos, los pesos de las partículas pueden aproximarse a números cercanos a cero, lo que puede causar problemas numéricos. Por ello, los cálculos que utilizan pesos de partículas y densidades de probabilidad en el dominio logarítmico proporcionan resultados más precisos. Además, los cálculos en el dominio logarítmico mejoran la eficiencia computacional para distribuciones que contienen exponenciales o productos de funciones. Para proporcionar cálculos eficientes, el Log-PF explota el logaritmo Jacobiano que se utiliza para calcular sumas de exponenciales. Introducimos el cálculo de pesos, la normalización de pesos, el remuestreo y las estimaciones puntuales en el dominio logarítmico. Para las estimaciones puntuales, derivamos el cálculo del error cuadrático medio mínimo (MMSE) y la estimación máxima a posteriori (MAP). En particular, en situaciones en las que los sensores son muy precisos, el Log-PF consigue una mejora sustancial del rendimiento. Demostramos el rendimiento del Log-PF derivado mediante tres simulaciones, en las que el Log-PF es más robusto que su homólogo de filtro de partículas estándar. En particular, mostramos las ventajas de computar todos los pasos en el dominio logarítmico mediante un ejemplo basado en la Rao-Blackwellización.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Modelo computacional Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computational Model Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:dominio logarítmico, log, pesos de las partículas, contrapartida del filtro de partículas estándar, aumento sustancial del rendimiento, cálculos, exponenciales, logaritmo jacobiano, pf explota, resultados precisos
• Keywords:logarithmic domain, log, particle weights, standard particle filter counterpart, substantial performance gain, calculations, exponentials, jacobian logarithm, pf exploits, accurate results