論文の概要: Innovative And Additive Outlier Robust Kalman Filtering With A Robust Particle Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03238v1
• Date: Tue, 7 Jul 2020 07:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 20:37:08.718035
• Title: Innovative And Additive Outlier Robust Kalman Filtering With A Robust Particle Filter
• Title（参考訳）: ロバストなパーティクルフィルタを用いた革新的かつ付加的な外れ値ロバストカルマンフィルタ
• Authors: Alexander T. M. Fisch, Idris A. Eckley, P. Fearnhead
• Abstract要約: 提案するCE-BASSは, 粒子混合カルマンフィルタであり, 革新的および付加的両方の外れ値に対して堅牢であり, 隠蔽状態の分布における多モード性を完全に捉えることができる。 さらに、CE-BASSは過去の状態を再サンプリングすることで、トレンドの変化のような観測ですぐには見えない革新的な外れ値を扱うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose CE-BASS, a particle mixture Kalman filter which is robust to both innovative and additive outliers, and able to fully capture multi-modality in the distribution of the hidden state. Furthermore, the particle sampling approach re-samples past states, which enables CE-BASS to handle innovative outliers which are not immediately visible in the observations, such as trend changes. The filter is computationally efficient as we derive new, accurate approximations to the optimal proposal distributions for the particles. The proposed algorithm is shown to compare well with existing approaches and is applied to both machine temperature and server data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, CE-BASSを提案する。CE-BASSは, 粒子混合カルマンフィルタであり, 革新性と付加性の両方に頑健であり, 隠蔽状態の分布における多モード性を完全に捉えることができる。 さらに、CE-BASSは過去の状態を再サンプリングすることで、トレンドの変化のような観測ですぐには見えない革新的な外れ値を扱うことができる。 このフィルタは, 粒子の最適分布に対する新しい高精度な近似を導出するので, 計算効率がよい。 提案手法は,既存の手法と比較し,マシン温度とサーバデータの両方に適用できることを示す。

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