In this manuscript a novel online technique for Bayesian filtering, dubbed turbo filtering, is illustrated. In particular, it is shown that this filtering method, which can be interpreted as an extension of marginalized particle filtering, results from the application of the sum-product rule to a factor graph representing a mixed linear/nonlinear state-space model. Simulation results for a specific state-space model evidence that turbo filtering can outperform marginalized particle filtering in terms of both accuracy and complexity.
A novel message passing algorithm for online Bayesian filtering: Turbo filtering / Vitetta, Giorgio M.; Sirignano, Emilio; Montorsi, Francesco. - (2017), pp. 645-651. ((Intervento presentato al convegno 2017 IEEE International Conference on Communications Workshops, ICC Workshops 2017 tenutosi a Parigi, Francia nel 21-25 May 2017.
Data di pubblicazione: | 2017 |
Data di prima pubblicazione: | mag-2017 |
Titolo: | A novel message passing algorithm for online Bayesian filtering: Turbo filtering |
Autore/i: | Vitetta, Giorgio M.; Sirignano, Emilio; Montorsi, Francesco |
Autore/i UNIMORE: | |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1109/ICCW.2017.7962731 |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-85026272633 |
Codice identificativo ISI: | WOS:000464321500108 |
Nome del convegno: | 2017 IEEE International Conference on Communications Workshops, ICC Workshops 2017 |
Luogo del convegno: | Parigi, Francia |
Data del convegno: | 21-25 May 2017 |
Pagina iniziale: | 645 |
Pagina finale: | 651 |
Citazione: | A novel message passing algorithm for online Bayesian filtering: Turbo filtering / Vitetta, Giorgio M.; Sirignano, Emilio; Montorsi, Francesco. - (2017), pp. 645-651. ((Intervento presentato al convegno 2017 IEEE International Conference on Communications Workshops, ICC Workshops 2017 tenutosi a Parigi, Francia nel 21-25 May 2017. |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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