論文の概要: Outlier-Insensitive Kalman Filtering: Theory and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09505v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 06:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 14:49:31.053164
• Title: Outlier-Insensitive Kalman Filtering: Theory and Applications
• Title（参考訳）: 外周非感受性カルマンフィルタの理論と応用
• Authors: Shunit Truzman, Guy Revach, Nir Shlezinger, Itzik Klein
• Abstract要約: 本稿では,リニアカルマンフィルタの標準更新ステップの短い反復処理しか必要とせず,アウトリーチの有害な影響を軽減できるパラメータフリーアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.37450052092755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State estimation of dynamical systems from noisy observations is a fundamental task in many applications. It is commonly addressed using the linear Kalman filter (KF), whose performance can significantly degrade in the presence of outliers in the observations, due to the sensitivity of its convex quadratic objective function. To mitigate such behavior, outlier detection algorithms can be applied. In this work, we propose a parameter-free algorithm which mitigates the harmful effect of outliers while requiring only a short iterative process of the standard update step of the KF. To that end, we model each potential outlier as a normal process with unknown variance and apply online estimation through either expectation maximization or alternating maximization algorithms. Simulations and field experiment evaluations demonstrate competitive performance of our method, showcasing its robustness to outliers in filtering scenarios compared to alternative algorithms.
• Abstract（参考訳）: 雑音観測による力学系の状態推定は多くの応用において基本的な課題である。 一般に、線形カルマンフィルタ(KF)を用いて対処されるが、このフィルタは凸2次目的関数の感度のため、観測における外れ値の存在下で性能が著しく低下する可能性がある。 このような挙動を緩和するために、外れ値検出アルゴリズムを適用することができる。 本研究では,kfの標準更新ステップの短い反復処理のみを必要としつつ,異常値の有害な影響を緩和するパラメータフリーアルゴリズムを提案する。 そこで我々は,各ポテンシャル外乱を未知のばらつきを持つ正規プロセスとしてモデル化し,期待最大化あるいは交互最大化アルゴリズムによるオンライン推定を適用した。 シミュレーションとフィールド実験により,提案手法の競合性能を実証し,その頑健さを他のアルゴリズムと比較してフィルタシナリオの外れ値に示す。

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