An overview of Sequential Monte Carlo methods for parameter estimation in general state-space models

Nonlinear non-Gaussian state-space models arise in numerous applications in control and signal processing. Sequential Monte Carlo (SMC) methods, also known as Particle Filters, provide very good numerical approximations to the associated optimal state estimation problems. However, in many scenarios, the state-space model of interest also depends on unknown static parameters that need to be estimated from the data. In this context, standard SMC methods fail and it is necessary to rely on more sophisticated algorithms. The aim of this paper is to present a comprehensive overview of SMC methods that have been proposed to perform static parameter estimation in general state-space models. We discuss the advantages and limitations of these methods. © 2009 IFAC.

Adaptive sequential Monte Carlo approach for real-time applications

This paper presents an adaptive Sequential Monte Carlo approach for real-time applications. Sequential Monte Carlo method is employed to estimate the states of dynamic systems using weighted particles. The proposed approach reduces the run-time computation complexity by adapting the size of the particle set. Multiple processing elements on FPGAs are dynamically allocated for improved energy efficiency without violating real-time constraints. A robot localisation application is developed based on the proposed approach. Compared to a non-adaptive implementation, the dynamic energy consumption is reduced by up to 70% without affecting the quality of solutions. © 2012 IEEE.

Control of aircraft in the terminal manoeuvring area using parallelised sequential Monte Carlo

This paper reports on the use of a parallelised Model Predictive Control, Sequential Monte Carlo algorithm for solving the problem of conflict resolution and aircraft trajectory control in air traffic management specifically around the terminal manoeuvring area of an airport. The target problem is nonlinear, highly constrained, non-convex and uses a single decision-maker with multiple aircraft. The implementation includes a spatio-temporal wind model and rolling window simulations for realistic ongoing scenarios. The method is capable of handling arriving and departing aircraft simultaneously including some with very low fuel remaining. A novel flow field is proposed to smooth the approach trajectories for arriving aircraft and all trajectories are planned in three dimensions. Massive parallelisation of the algorithm allows solution speeds to approach those required for real-time use.

A Monte Carlo expectation maximisation algorithm for multiple target tracking

In this paper, we present an expectation-maximisation (EM) algorithm for maximum likelihood estimation in multiple target models (MTT) with Gaussian linear state-space dynamics. We show that estimation of sufficient statistics for EM in a single Gaussian linear state-space model can be extended to the MTT case along with a Monte Carlo approximation for inference of unknown associations of targets. The stochastic approximation EM algorithm that we present here can be used along with any Monte Carlo method which has been developed for tracking in MTT models, such as Markov chain Monte Carlo and sequential Monte Carlo methods. We demonstrate the performance of the algorithm with a simulation. © 2012 ISIF (Intl Society of Information Fusi).

Estudo de solvatocromismo em líquidos moleculares orgânicos via método seqüencial Monte Carlo/Mecânica Quântica

Utilizou-se o método seqüencial Monte Carlo / Mecânica Quântica para obterem-se os desvios de solvatocromismo e os momentos de dipolo dos sistemas de moléculas orgânicas: Uracil em meio aquoso, -Caroteno em Ácido Oléico, Ácido Ricinoléico em metanol e em Etanol e Ácido Oléico em metanol e em Etanol. As otimizações das geometrias e as distribuições de cargas foram obtidas através da Teoria do Funcional Densidade com o funcional B3LYP e os conjuntos de funções de base 6-31G(d) para todas as moléculas exceto para a água e Uracil, as quais, foram utilizadas o conjunto de funções de base 6-311++G(d,p). No tratamento clássico, Monte Carlo, aplicou-se o algoritmo Metropólis através do programa DICE. A separação de configurações estatisticamente relevantes para os cálculos das propriedades médias foi implementada com a utilização da função de auto-correlação calculada para cada sistema. A função de distribuição radial dos líquidos moleculares foi utilizada para a separação da primeira camada de solvatação, a qual, estabelece a principal interação entre soluto-solvente. As configurações relevantes da primeira camada de solvatação de cada sistema foram submetidas a cálculos quânticos a nível semi-empírico com o método ZINDO/S-CI. Os espectros de absorção foram obtidos para os solutos em fase gasosa e para os sistemas de líquidos moleculares comentados. Os momentos de dipolo elétrico dos mesmos também foram obtidos. Todas as bandas dos espectros de absorção dos sistemas tiveram um desvio para o azul, exceto a segunda banda do sistema de Beta-Caroteno em Ácido Oléico que apresentou um desvio para o vermelho. Os resultados encontrados apresentam-se em excelente concordância com os valores experimentais encontrados na literatura. Todos os sistemas tiveram aumento no momento de dipolo elétrico devido às moléculas dos solventes serem moléculas polares. Os sistemas de ácidos graxos em álcoois apresentaram resultados muito semelhantes, ou seja, os ácidos graxos mencionados possuem comportamentos espectroscópicos semelhantes submetidos aos mesmos solventes. As simulações através do método seqüencial Monte Carlo / Mecânica Quântica estudadas demonstraram que a metodologia é eficaz para a obtenção das propriedades espectroscópicas dos líquidos moleculares analisados.

Investigação da dinâmica sequêncial Monte Carlo/Mecânica Quântica para sitemas moleculares orgânicos

O principal objetivo deste trabalho é investigar teóricamente as propriedades eletrônicas e óticas de compostos orgânicos em ambiente líquido. A compreensão das interações em sistemas líquidos é muito importante para a descrição de fenômenos em muitas partes da ciência, como Física, Química, Biologia e Materiais, bem como no desenvolvimento de materiais óticos. As flutuações térmicas fazem que inumaram das configurações para os líquidos possam ser gerados. Esta é a razão do comportamento estatístico observado em sistemas líquidos. Considerando estas dificuldades, o tratamento sequencial Monte Carlo / Mecânica Quântica (SMC/QM) é usado neste trabalho. Neste procedimento, a estrutura líquida é gerada primeiramente por simulações clássicas de MC e mais tarde, somente a parte mais importante do sistema é tratada com mecânica quântica. Usando o procedimento acima, os propriedades do quantum o pirazine dimethyl do thiene Methyl da laranja (MO) e do O 2,3-dimetil tieno[3,4-b] pirazina (DTP) foram investigados. O MO é um conhecido indicador de pH e pode ser encontrado sob circunstâncias básicas e acidas. Suas geometrias de mínima energia foram obtidas mediante a Teoria do Funcional da Densidade pelo funcional B3LYP, sendo o sistema descrito pelas bases de Pople com uma função de polarização (6-31G*). Para obter as propriedades médias dos observaveis, cálculos de química quântica foram executados dentro da aproximação semi-empírica de INDO/S-CI. Com respeito ao espectro de absorção, os dados experimentais existentes na literatura científica reportam a existência de uma larga banda localizada na região de baixas energias, mais precisamente entre 400 e 600 nm. Nossos resultados teóricos para a forma alcalina mostram uma transição intensa transição π → π* aproximadamente à 432.4 ± 0.03 nm e, sob condições ácidas, esta transição aparece aproximadamente à 507.4 ± 0.12, 496.4 ± 0.28 ou 545.3 ± 0.10 nm, dependendo da estrutura, mostrando bom acordo com resultados experimentais. O DTP é um sistema particular usado na produção de polímeros de baixo gap. Suas propriedades elétricas e óticas foram obtidas através de um novo procedimento conhecido por Configuração Eletrostática Média do Solvent (ASEC). O procedimento ASEC inclui moléculas do solvente como cargas pontuais e permite o obtenção das quantidades quânticas executando somente poucos cálculos de mecânica quântica. Para o DTP, usando a teoria das perturbações de segunda ordem Mφller-Plesset (MP2) e o conjunto de bases aug-cc-pVDZ, a convergência do momento de dipolo foi alcançada com apenas quatro cálculos de mecânica quântica à 1.16 D, apresentando um aumento de 42% quando comparado ao dipolo isolado. O polarizabilidade corresponde à outra característica elétrica que pôde ser medida. Considerando o mesmo nível empregado ao cálculo do dipolo, o valor médio 132.7 a30 foi observado. A região de mais baixas da energias do espectro de absorption foi investigada também atravé de procedimento de ASEC usando ambos as aproximações, semi-empírico e DFT. Esta região de absorção é motivo de conclusões contraditórias com relação à natureza das transições n → π* e π → π*. Nossos resultados mostram que realmente que essas excitações são realmente observadas simultanemente podendo sobrepôr-se. Como exemplo, nossos resultados para DFT, encontrados usando o funcional B3LYP nos mostra que estas transições aparecem aproximadamente à 360.6 e 351.1 nm.

Identifying stationary series in panels: A Monte Carlo evaluation of sequential panel selection methods

Sequential panel selection methods (spsms — procedures that sequentially use conventional panel unit root tests to identify I(0)I(0) time series in panels) are increasingly used in the empirical literature. We check the reliability of spsms by using Monte Carlo simulations based on generating directly the individual asymptotic pp values to be combined into the panel unit root tests, in this way isolating the classification abilities of the procedures from the small sample properties of the underlying univariate unit root tests. The simulations consider both independent and cross-dependent individual test statistics. Results suggest that spsms may offer advantages over time series tests only under special conditions.