論文の概要: Outlier-robust Kalman Filtering through Generalised Bayes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05646v2
• Date: Tue, 28 May 2024 07:03:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 00:29:50.742136
• Title: Outlier-robust Kalman Filtering through Generalised Bayes
• Title（参考訳）: 一般化ベイズによる外乱カルマンフィルタ
• Authors: Gerardo Duran-Martin, Matias Altamirano, Alexander Y. Shestopaloff, Leandro Sánchez-Betancourt, Jeremias Knoblauch, Matt Jones, François-Xavier Briol, Kevin Murphy,
• Abstract要約: 我々は、状態空間モデルにおけるオンラインフィルタリングのための新しい、確実に堅牢でクローズドなベイズ更新ルールを導出する。 提案手法は, より少ない計算コストで, 他の頑健なフィルタリング手法に適合し, 性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.51425214486509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We derive a novel, provably robust, and closed-form Bayesian update rule for online filtering in state-space models in the presence of outliers and misspecified measurement models. Our method combines generalised Bayesian inference with filtering methods such as the extended and ensemble Kalman filter. We use the former to show robustness and the latter to ensure computational efficiency in the case of nonlinear models. Our method matches or outperforms other robust filtering methods (such as those based on variational Bayes) at a much lower computational cost. We show this empirically on a range of filtering problems with outlier measurements, such as object tracking, state estimation in high-dimensional chaotic systems, and online learning of neural networks.
• Abstract（参考訳）: 我々は、外れ値や不特定測定モデルの存在下で、状態空間モデルにおけるオンラインフィルタリングのための新しい、確実に堅牢でクローズドなベイズ更新ルールを導出する。 提案手法は,一般化ベイズ推定と拡張カルマンフィルタやアンサンブルカルマンフィルタなどのフィルタリング手法を組み合わせる。 非線形モデルの場合, 前者はロバスト性を示すために, 後者は計算効率を確保するために使用する。 我々の手法は、より少ない計算コストで、他の頑健なフィルタリング手法(変分ベイズに基づくものなど)に適合または優れる。 我々は、物体追跡、高次元カオスシステムにおける状態推定、ニューラルネットワークのオンライン学習など、外乱測定によるフィルタリング問題に対して、これを実証的に示す。

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