\section{Experiments}

ddd \cite{Ville09} dddd

Evaluation:
\begin{itemize}
	\item Filter ist immer der gleiche mit MultiPathPrediction und Importance Factors
	\item FBS Interval mit 500 und 7500 Partikeln auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
	\item BS Interval mit 500 zu 50 und 7500 zu 500 Partikeln auf auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
	\item FBS Lag = 5 mit 500 und 7500 Partikeln auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
	\item BS Lag = 5 mit 500 zu 50 und 7500 zu 500 Partikeln auf auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
	\item BS Lag zu Error Plot. Lag von 0 bis 100, wie verhält sich der Error. Am besten auf Pfad 4 mit SimpleSmoothingTrans.
	\item BS Lag = 5 mit 500 Partikeln auf einem Pfad der manuell angepasst ist (mach ich) mit DijkstraTrans.
\end{itemize}


\begin{itemize}
	\item Vorwärtsschritt die Ergebnisse und Probleme beschreiben. Zeitlicher Verzug etc. 
	\item Fixed-Interval Smoothing mit beiden Methoden. Was wird besser? Warum? 
	\subitem AUf die schlechte Performance eingehen für was könnte man es nutzen?
	\item Fixed-lag Smoothing der beiden Methoden
	\subitem erstmal ergebnisse mit 3 unterschiedlichen lags. 5, 30, 50 oder so
	\subitem Fehlerplot wie beim fusion paper. wo ist der error besonders hoch, warum? warum wurde er besser?
	\subitem welche anwendungen gibt es da jeweils?
	\subitem plot mit kurven die den fehler bei den unterschiedlichen lag längen angibt.
	\item Fixed-lag gap
	\subitem einen offset (gap) im smoothing. was bringt es? sinnvoll? 
\end{itemize}


