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Improving the performance of the two-stage sampling particle filter: A statistical perspective

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Résumé

In this paper we study asymptotic properties of weighted samples produced by the two-stage sampling (TSS) particle filter, which is a generalization of the auxiliary particle filter proposed by [1]. Besides establishing a central limit theorem (CLT) for the particle estimator of the smoothing measure, we also present bounds on the Lp error and bias of the same for a nite particle sample size. The main contribution of this article, being based on [2], is the identification of first-stage importance weights for which the increase of asymptotic variance of the CLT at a single iteration of the algorithm is minimal. Finally, we let a simple numerical example illustrate our findings.

langue originaleAnglais
titre2007 IEEE/SP 14th Workshop on Statistical Signal Processing, SSP 2007, Proceedings
Pages284-288
Nombre de pages5
Les DOIs
étatPublié - 1 déc. 2007
Evénement2007 IEEE/SP 14th WorkShoP on Statistical Signal Processing, SSP 2007 - Madison, WI, États-Unis
Durée: 26 août 200729 août 2007

Série de publications

NomIEEE Workshop on Statistical Signal Processing Proceedings

Une conférence

Une conférence2007 IEEE/SP 14th WorkShoP on Statistical Signal Processing, SSP 2007
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeMadison, WI
période26/08/0729/08/07

Empreinte digitale

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