論文の概要: Inverse Extended Kalman Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01539v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 10:56:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:56:09.955751
• Title: Inverse Extended Kalman Filter
• Title（参考訳）: 逆拡張カルマンフィルタ
• Authors: Himali Singh, Arpan Chattopadhyay and Kumar Vijay Mishra
• Abstract要約: 非線形プロセスのダイナミクスとフォワードフィルタへの未知の入力に対する逆拡張カルマンフィルタ(I-EKF)を提案する。 我々は、有界非線形性と未知行列アプローチの両方を用いて理論的安定性を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.10507343205143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in counter-adversarial systems have garnered significant research interest in inverse filtering from a Bayesian perspective. For example, interest in estimating the adversary's Kalman filter tracked estimate with the purpose of predicting the adversary's future steps has led to recent formulations of inverse Kalman filter (I-KF). In this context of inverse filtering, we address the key challenges of nonlinear process dynamics and unknown input to the forward filter by proposing inverse extended Kalman filter (I-EKF). We derive I-EKF with and without an unknown input by considering nonlinearity in both forward and inverse state-space models. In the process, I-KF-with-unknown-input is also obtained. We then provide theoretical stability guarantees using both bounded nonlinearity and unknown matrix approaches. We further generalize these formulations and results to the case of higher-order, Gaussian-sum, and dithered I-EKFs. Numerical experiments validate our methods for various proposed inverse filters using the recursive Cram\'er-Rao lower bound as a benchmark.
• Abstract（参考訳）: 近年の対逆系の進歩は、ベイズの観点からの逆フィルタリングに大きな研究関心を集めている。 例えば、敵のカルマンフィルタを推定することへの関心は、敵の将来のステップを予測する目的で追跡された推定を追跡することとなり、最近の逆カルマンフィルタ (i-kf) の定式化に繋がった。 この逆フィルタの文脈では、逆拡張カルマンフィルタ(I-EKF)を提案し、非線形プロセスダイナミクスと未知のフォワードフィルタへの入力の重要な課題に対処する。 我々は、前方および逆状態空間モデルにおける非線形性を考慮し、未知の入力を伴わないI-EKFを導出する。 この過程では、I-KF-with-unknown-inputも得られる。 次に, 有界非線形性と未知行列法の両方を用いて, 理論的安定性を保証する。 さらにこれらの定式化を一般化し、高次、ガウススム、およびディザードI-EKFの場合に結果を与える。 再帰的クラム・ラーオ下界をベンチマークとして, 様々な逆フィルタの数値実験を行った。

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