Bayesian state estimation in partially observable Markov processes - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Bayesian state estimation in partially observable Markov processes

Estimation bayésienne dans les modèles de Markov partiellement observés

Résumé

This thesis addresses the Bayesian estimation of hybrid-valued state variables in time series. The probability density function of a hybrid-valued random variable has a finite-discrete component and a continuous component. Diverse general algorithms for state estimation in partially observable Markov processesare introduced. These algorithms are compared with the sequential Monte-Carlo methods from a theoretical and a practical viewpoint. The main result is that the proposed methods require less processing time compared to the classic Monte-Carlo methods
Cette thèse porte sur l'estimation bayésienne d'état dans les séries temporelles modélisées à l'aide des variables latentes hybrides, c'est-à-dire dont la densité admet une composante discrète-finie et une composante continue. Des algorithmes généraux d'estimation des variables d'états dans les modèles de Markov partiellement observés à états hybrides sont proposés et comparés avec les méthodes de Monte-Carlo séquentielles sur un plan théorique et appliqué. Le résultat principal est que ces algorithmes permettent de réduire significativement le coût de calcul par rapport aux méthodes de Monte-Carlo séquentielles classiques
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Dates et versions

tel-01705284 , version 1 (09-02-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01705284 , version 1

Citer

Ivan Gorynin. Bayesian state estimation in partially observable Markov processes. Signal and Image Processing. Université Paris Saclay (COmUE), 2017. English. ⟨NNT : 2017SACLL009⟩. ⟨tel-01705284⟩
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