非线性状态空间模型的EHMM抽样法  

The EHMM Sampling Method for Non-linear State Space Models

作　　者：包云霞[1] 鲁法明[1] 刘福升[1] 

机构地区：[1]山东科技大学信息科学与工程学院,山东泰安271019

出　　处：《山东科技大学学报（自然科学版）》2005年第3期104-106,116,共4页Journal of Shandong University of Science and Technology(Natural Science)

摘　　要：给出了一种新的非线性状态空间模型的MCMC方法———EHMM(EmbeddedHiddenMarkovModel)抽样法,运用该方法构造的Markov链的收敛速度比传统的MCMC方法有明显提升,文中证明了这一结论并以一维非线性状态空间模型为例加以说明。We present a new MCMC method for non-linear state space models, which is called Embedded Hidden Markov Model （EHMM） Sampling method. The convergence rate of this method is faster than that of the traditional MCMC methods. We proved the result and illustrated it in a 1D non-linear state space.

关 键 词：非线性状态空间 MCMC方法 Metropolis-Hastings算法 Gibbs算法 HMM EHMM抽样 

分 类 号：O211.67[理学—概率论与数理统计]