論文の概要: Inverse Unscented Kalman Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01698v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 10:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 14:18:27.045249
• Title: Inverse Unscented Kalman Filter
• Title（参考訳）: 逆非香水カルマンフィルタ
• Authors: Himali Singh, Kumar Vijay Mishra, Arpan Chattopadhyay
• Abstract要約: 認知的敵はカルマンフィルタ(KF)のようなフレームワークを介して関心の対象を追跡する ターゲットまたはディフェンダー'は別の逆フィルタを用いて、相手が計算したディフェンダーのフォワードフィルタ推定を推測する。 本稿では,非線形系力学に着目し,逆KFを定式化し,線形化誤差を低減したディフェンダの状態の推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.244578289687123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapid advances in designing cognitive and counter-adversarial systems have motivated the development of inverse Bayesian filters. In this setting, a cognitive `adversary' tracks its target of interest via a stochastic framework such as a Kalman filter (KF). The target or `defender' then employs another inverse stochastic filter to infer the forward filter estimates of the defender computed by the adversary. For linear systems, inverse Kalman filter (I-KF) has been recently shown to be effective in these counter-adversarial applications. In the paper, contrary to prior works, we focus on non-linear system dynamics and formulate the inverse unscented KF (I-UKF) to estimate the defender's state with reduced linearization errors. We then generalize this framework to an unknown system model by proposing reproducing kernel Hilbert space-based UKF (RKHS-UKF) to learn the system dynamics and estimate the state based on its observations. Our theoretical analyses to guarantee the stochastic stability of I-UKF and RKHS-UKF in the mean-squared sense shows that, provided the forward filters are stable, the inverse filters are also stable under mild system-level conditions. Our numerical experiments for several different applications demonstrate the state estimation performance of the proposed filters using recursive Cram\'{e}r-Rao lower bound as a benchmark.
• Abstract（参考訳）: 認知および対敵システムの設計の急速な進歩は、逆ベイズフィルタの開発を動機づけた。 この設定では、認知的「敵」はカルマンフィルタ(KF)のような確率的枠組みを通じて関心の対象を追跡する。 ターゲットまたは ‘defender' は別の逆確率フィルタを用いて、敵が計算したディフェンダーの前方フィルタの推定値を推測する。 線形系の場合、逆カルマンフィルタ(I-KF)はこれらの反逆応用に有効であることが最近示されている。 本稿では,従来の研究とは対照的に,非線形系力学に着目し,線形化誤差を低減したディフェンダーの状態を推定する逆KF(I-UKF)を定式化する。 次に、このフレームワークを未知のシステムモデルに一般化し、カーネルヒルベルト空間に基づくukf (rkhs-ukf) を再現し、システムのダイナミクスを学習し、その観測に基づいて状態を推定する。 平均二乗感覚におけるI-UKFとRKHS-UKFの確率安定性を保証するための理論的解析により,前方フィルタが安定であれば,逆フィルタも穏やかなシステムレベル条件下で安定であることを示す。 複数の異なる応用に対する数値実験により,再帰的 cram\'{e}r-rao 下界をベンチマークとして,提案フィルタの状態推定性能を示す。

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