論文の概要: Outlier-Insensitive Kalman Filtering Using NUV Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06083v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 11:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:34:12.664208
• Title: Outlier-Insensitive Kalman Filtering Using NUV Priors
• Title（参考訳）: NUVプリミティブを用いた外部感度カルマンフィルタ
• Authors: Shunit Truzman, Guy Revach, Nir Shlezinger, and Itzik Klein
• Abstract要約: 実際には、観測は外れ値によって破損し、カルマンフィルタ(KF)の性能を著しく損なう。 本研究では、各電位外乱を未知の分散確率変数(NUV)としてモデル化し、外乱に敏感なKFを提案する。 予測最大化(EM)と変動ロバスト性(AM)の両方を用いて、NUVs分散をオンラインで推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.413595920205907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Kalman filter (KF) is a widely-used algorithm for tracking the latent state of a dynamical system from noisy observations. For systems that are well-described by linear Gaussian state space models, the KF minimizes the mean-squared error (MSE). However, in practice, observations are corrupted by outliers, severely impairing the KFs performance. In this work, an outlier-insensitive KF is proposed, where robustness is achieved by modeling each potential outlier as a normally distributed random variable with unknown variance (NUV). The NUVs variances are estimated online, using both expectation-maximization (EM) and alternating maximization (AM). The former was previously proposed for the task of smoothing with outliers and was adapted here to filtering, while both EM and AM obtained the same performance and outperformed the other algorithms, the AM approach is less complex and thus requires 40 percentage less run-time. Our empirical study demonstrates that the MSE of our proposed outlier-insensitive KF outperforms previously proposed algorithms, and that for data clean of outliers, it reverts to the classic KF, i.e., MSE optimality is preserved
• Abstract（参考訳）: カルマンフィルタ(kalman filter, kf)は、静かな観測から力学系の潜在状態を追跡するアルゴリズムである。 線型ガウス状態空間モデルでよく記述されている系では、KFは平均二乗誤差(MSE)を最小化する。 しかし実際には、観測は異常値によって破損し、KFの性能を著しく損なう。 本研究では、各電位外乱を未知の分散確率変数(NUV)としてモデル化し、ロバスト性を実現する外乱非感性KFを提案する。 予測最大化(EM)と交互最大化(AM)の両方を用いて、NUVの分散をオンラインで推定する。 前者は以前、外れ値のスムーズ化のために提案され、ここではフィルタリングに適応し、EMとAMは同じ性能を取得し、他のアルゴリズムよりも優れているが、AMアプローチはより複雑で、実行時間も40パーセント削減される。 我々の実証的研究は、提案した不感度なKFのMSEが以前提案したアルゴリズムよりも優れており、データクリーニングのためには古典的なKF、すなわちMSE最適性が保存されることを示した。

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