人口模型模拟论文

粒子滤波已成功应用于数字通信中固定滞后或固定间隔的平滑分布，并表现出近似最大似然推断。因为这个状态向量空间是有限的，所以有可能在每一步考虑任何特定粒子的所有后代(路径)。由于每个粒子都有几个典型的可能的后代，并且种群的后代也大于初始种群，因此在所有这些问题中，需要构造一种新颖的粒子群优化算法来选择和计算粒子的适当权重。在这里，我们提出一个选择算法，使无偏的期望损失和一般的距离函数。在盲解设置中，选择方案与Kullback-Leibler 0.0175的距离，通过仿真比较不同的确定性方案，只留下最佳权重。

介绍

粒子滤波方法可以看作是计算概率的一种标志，它已经成功地应用于许多数字通信方案(见[3]和许多其他方案)。相反，期望是用序列模拟算法对“组”中的加权粒子求和。在离散状态空间中，可以考虑所有的子代粒子，不需要选择一个合适的建议。如果粒子的大小和数量在Ifmis状态空间中，后代的总数等于锰。这个问题，所以在大量实验的基础上，提出了一组有代表性的粒子和与这些粒子相关的适当权重。定义为了达到这个目的，经典方法吸引了大量随机分布的比例粒子权重，产生了一个同样重要的由粒子组成的系统。这是一个低效的离散态上下文，因为几个粒子可以被精确地复制。Fearnhead和Cliff (2003)[5]提出了避免这种情况的解决方案，他们创建了这个名称的最佳样本。该方法可以降低期望L2距离选择权重。探索这些问题，选择使氮素损失最小化的信息，仍然是最好的途径。我们的贡献可能会延长不同的统计指标的使用，如卡方距离和Kullback-Leibler差异。此外，我们分析了一个确定性选择方案，使得只有那些成绩最好的后代才是n。