ए। डौकेट एट द्वारा सेमिनल पेपर "डायनेमिक बायेसियन नेटवर्क्स के लिए राव-ब्लैकवेल्ड पार्टिकल फिल्टरिंग" में। अल। एक अनुक्रमिक मोंटे कार्लो फिल्टर (कण फिल्टर) प्रस्तावित है, जो एक मार्कोव प्रक्रिया x k = ( x L k , x N k ) में एक रैखिक उप-निर्माण का उपयोग करता है । इस रैखिक संरचना के हाशिए पर होने से, फ़िल्टर को दो भागों में विभाजित किया जा सकता है: एक गैर-रैखिक भाग जो एक कण फिल्टर का उपयोग करता है, और एक रैखिक हिस्सा जिसे एक कलमन फ़िल्टर द्वारा संभाला जा सकता है (गैर-रेखीय भाग x N k पर वातानुकूलित) )।
मैं हाशिए के हिस्से को समझता हूं (और कभी-कभी वर्णित फ़िल्टर को सीमांत फ़िल्टर भी कहा जाता है)। मेरा अंतर्ज्ञान क्यों इसे राव-ब्लैकवेल्ड पार्टिकल फ़िल्टर (आरबीपीएफ) कहा जाता है, यह है कि गौसियन पैरामीटर अंतर्निहित रैखिक प्रक्रिया के लिए एक पर्याप्त आँकड़े हैं, और राव-ब्लैकवेल के प्रमेय से इन मापदंडों पर अनुमान लगाया गया एक अनुमानक कम से कम अच्छा प्रदर्शन करता है। नमूना आकलनकर्ता के रूप में।
राव-ब्लैकवेल अनुमानक के रूप में परिभाषित किया गया है । इस संदर्भ में मुझे लगता है कि लगता है कि होगा δ ( एक्स ) मोंटे कार्लो आकलनकर्ता, है δ 1 ( एक्स ) आरबीपीएफ, और टी ( एक्स ) गाऊसी parametrization। मेरी समस्या यह है कि मैं नहीं देखता कि यह वास्तव में कागज में कहां लागू है।
तो क्यों इसे राव-ब्लैकवेल्ड पार्टिकल फ़िल्टर कहा जाता है, और राव-ब्लैकवेलिज़ेशन वास्तव में कहाँ होता है?