Estimation bayésienne non paramétrique de l'état et du bruit impulsif dans les systèmes dynamiques non linéaires

Nouha Jaoua 1 Emmanuel Duflos 1 Philippe Vanheeghe 1 François Septier 1
1 LAGIS-SI
LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
Résumé : Dans cet article, nous traitons le problème de l'estimation conjointe de l'état et de la densité de probabilité du bruit dans les systèmes dynamiques non linéaires en présence de bruit d'observation impulsif et multimodal. Un modèle non paramétrique bayésien basé sur les mélanges de processus de Dirichlet est introduit pour modéliser le bruit impulsif. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel basé sur des lois d'importance efficace est ensuite proposé afin de réaliser l'estimation en ligne de l'état et de la densité du bruit. Les simulations effectuées montrent la validité et la robustesse de notre approche.
Type de document :
Communication dans un congrès
XXIVème Colloque GRETSI, Sep 2013, Brest, France. pp.1-4, 2013
Liste complète des métadonnées

https://hal-imt.archives-ouvertes.fr/hal-00836515
Contributeur : François Septier <>
Soumis le : vendredi 21 juin 2013 - 09:32:45
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:40

Identifiants

  • HAL Id : hal-00836515, version 1

Citation

Nouha Jaoua, Emmanuel Duflos, Philippe Vanheeghe, François Septier. Estimation bayésienne non paramétrique de l'état et du bruit impulsif dans les systèmes dynamiques non linéaires. XXIVème Colloque GRETSI, Sep 2013, Brest, France. pp.1-4, 2013. 〈hal-00836515〉

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