論文の概要: Inverse Cubature and Quadrature Kalman filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10322v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 08:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 20:36:15.299267
• Title: Inverse Cubature and Quadrature Kalman filters
• Title（参考訳）: Inverse Cubature and Quadrature Kalman filters
• Authors: Himali Singh, Kumar Vijay Mishra, Arpan Chattopadhyay,
• Abstract要約: 我々は、逆立方体KF(I-CKF)、逆立方体KF(I-QKF)、逆立方体KF(I-CQKF)を開発する。 指数平均二乗有界感におけるフィルタの安定性条件を導出し,フィルタの整合性を証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.975704972827305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research in inverse cognition with cognitive radar has led to the development of inverse stochastic filters that are employed by the target to infer the information the cognitive radar may have learned. Prior works addressed this inverse cognition problem by proposing inverse Kalman filter (I-KF) and inverse extended KF (I-EKF), respectively, for linear and non-linear Gaussian state-space models. However, in practice, many counter-adversarial settings involve highly non-linear system models, wherein EKF's linearization often fails. In this paper, we consider the efficient numerical integration techniques to address such non-linearities and, to this end, develop inverse cubature KF (I-CKF), inverse quadrature KF (I-QKF), and inverse cubature-quadrature KF (I-CQKF). For the unknown system model case, we develop reproducing kernel Hilbert space (RKHS)-based CKF. We derive the stochastic stability conditions for the proposed filters in the exponential-mean-squared-boundedness sense and prove the filters' consistency. Numerical experiments demonstrate the estimation accuracy of our I-CKF, I-QKF, and I-CQKF with the recursive Cram\'{e}r-Rao lower bound as a benchmark.
• Abstract（参考訳）: 近年の認知レーダによる逆認知の研究は、認識レーダが学習したかもしれない情報を推測するために標的によって使用される逆確率フィルタの開発につながっている。 先行研究は、線形および非線形ガウス状態空間モデルに対して、逆カルマンフィルタ(I-KF)と逆拡張KF(I-EKF)をそれぞれ提案することで、この逆認知問題に対処した。 しかし実際には、多くの反逆的設定は高非線形システムモデルを含んでおり、EKFの線形化はしばしば失敗する。 本稿では,非線型性に対処する効率的な数値積分手法を検討するとともに,その目的を達成するために,逆立方体KF(I-CKF),逆立方体KF(I-QKF),逆立方体KF(I-CQKF)を開発する。 未知のシステムモデルの場合、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)ベースのCKFを開発する。 指数平均二乗有界感におけるフィルタの確率的安定性条件を導出し、フィルタの整合性を証明する。 数値実験により,I-CKF,I-QKF,I-CQKFの再帰的Clam\'{e}r-Rao下界をベンチマークとして評価した。

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