이 논문은 베이지안 필터링 프레임워크를 확장하여 모델 오차를 고려할 수 있는 새로운 필터링 기법인 "컨볼루션 베이지안 필터링"을 제안한다.
기존 베이지안 필터링은 전이 확률과 출력 확률을 정확히 알고 있다고 가정하지만, 실제 시스템과 수학적 모델 간에는 오차가 존재한다.
이를 해결하기 위해 실제 상태와 가상 상태 간의 오차를 제한하는 추가적인 조건을 도입하여 "컨볼루션 조건부 확률"을 정의한다.
컨볼루션 조건부 확률을 이용하여 전이 확률과 출력 확률을 일반화한 "컨볼루션 베이지안 필터링" 프레임워크를 제안한다.
가우시안 시스템의 경우 해석적인 해를 도출할 수 있으며, 이를 통해 기존 칼만 필터를 강인한 버전으로 확장할 수 있다.
비가우시안 시스템의 경우 지수 밀도 재조정 기법을 통해 근사적인 해를 구할 수 있다. 이 기법은 정보 병목 이론과 이론적으로 연결된다.
제안된 기법은 기존 베이지안 필터링 알고리즘들을 일반화할 수 있으며, 시뮬레이션을 통해 그 효과를 입증한다.
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