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Nonlinear Gaussian Filtering : Theory, Algorithms, and Applications

Huber, Marco

Abstract:
By restricting to Gaussian distributions, the optimal Bayesian filtering problem can be transformed into an algebraically simple form, which allows for computationally efficient algorithms. Three problem settings are discussed in this thesis: (1) filtering with Gaussians only, (2) Gaussian mixture filtering for strong nonlinearities, (3) Gaussian process filtering for purely data-driven scenarios. For each setting, efficient algorithms are derived and applied to real-world problems.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000045491
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2015
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0338-5
ISSN: 1863-6489
urn:nbn:de:0072-454914
KITopen-ID: 1000045491
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang V, 270 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 19
Art der Arbeit Habilitation
Schlagwörter Bayes'sche Statistik, Zustandsschätzung, Kalman-Filter, Gaußprozesse Bayesian statistics, state estimation, filtering, Kalman filter, Gaussian processes
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