Adapting the Number of Particles in Sequential Monte Carlo Methods through an Online Scheme for Convergence Assessment

Víctor Elvira; Joaquín Míguez; Petar M. Djuric

doi:10.1109/TSP.2016.2637324

Article Dans Une Revue IEEE Transactions on Signal Processing Année : 2017

Adapting the Number of Particles in Sequential Monte Carlo Methods through an Online Scheme for Convergence Assessment

(1) , ,

1

Víctor Elvira

Fonction : Auteur
PersonId : 11570
IdHAL : victor-elvira
ORCID : 0000-0002-8967-4866

Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189

Joaquín Míguez

Fonction : Auteur

Petar M. Djuric

Fonction : Auteur

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Víctor Elvira : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://imt.hal.science/hal-01437029

Soumis le : lundi 16 janvier 2017-21:14:13

Dernière modification le : mercredi 24 janvier 2024-09:54:23

Dates et versions

hal-01437029 , version 1 (16-01-2017)

Identifiants

HAL Id : hal-01437029 , version 1
ARXIV : 1509.04879
DOI : 10.1109/TSP.2016.2637324

Citer

Víctor Elvira, Joaquín Míguez, Petar M. Djuric. Adapting the Number of Particles in Sequential Monte Carlo Methods through an Online Scheme for Convergence Assessment. IEEE Transactions on Signal Processing, 2017, 65 (7), pp.1781-1794. ⟨10.1109/TSP.2016.2637324⟩. ⟨hal-01437029⟩

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