이 논문에서는 비선형 시스템에서 효율적인 수치 적분 기법을 활용하여 역 큐브라처 칼만 필터(I-CKF), 역 사분점 칼만 필터(I-QKF) 및 역 큐브라처-사분점 칼만 필터(I-CQKF)를 개발하였다.
먼저, 큐브라처 칼만 필터(CKF)와 사분점 칼만 필터(QKF)의 원리를 바탕으로 역 필터를 설계하였다. I-CKF는 CKF의 큐브라처 점들을 활용하여 상태 추정을 수행하며, I-QKF는 QKF의 사분점 점들을 사용한다. I-CQKF는 큐브라처와 사분점 규칙을 함께 활용한다.
시스템 모델이 알려지지 않은 경우를 위해 RKHS-CKF를 제안하였다. RKHS-CKF는 상태 추정과 함께 미지의 시스템 모델 및 파라미터를 학습한다.
이어서 제안된 필터들의 안정성 및 일관성 조건을 도출하였다. 이론적 분석 결과, 정방향 필터의 안정성이 역 필터의 안정성을 보장하는 것으로 나타났다.
마지막으로 수치 실험을 통해 제안 방법들의 성능을 재귀적 크래머-라오 하한과 비교하였다.
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by Himali Singh... a las arxiv.org 04-22-2024
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