报告时间： 2023.4.10 周一下午14:00 -15:00

报告地点：87978797威尼斯老品牌119会议室

主持人：刘自成

报告题目：高维系统下的粒子滤波器

摘要：1960年，R.E.Kalman 提出了著名的卡尔曼滤波理论，标志着现代滤波理论的建立，然而卡尔曼滤波器只能应用在线性、高斯的模型下，从而带来了严重的局限性。为了解决此问题，1993年粒子滤波器应运而生。粒子滤波也叫序贯蒙特卡洛滤波，是一种使用序贯重要性采样方法的非线性滤波方法。通过此方法，所有的概率分布可以由一组带有权重的样本所近似。然而，该滤波器在高维或者复杂系统下遇到样本难以采样与样本权重过于集中造成的性能低下、计算成本高等问题。本次讲座将首先介绍一种局部粒子滤波器：块状粒子滤波器，并详细介绍一种块状粒子滤波器所需的分区策略。

报告人简介：闵瑞博士于2022年10月获得法国里尔大学(University of Lille)信号与图像处理博士学位(Doctor of Philosophy in Signal and Image Processing)，于2022年10月起在法国ESSEC高等商学院担任博士后研究员。闵瑞博士的研究方向包括信号处理、递归贝叶斯估计、机器学习与高维复杂系统分析等领域的基础理论与工程应用研究。