論文の概要: Semi-Supervised Model-Free Bayesian State Estimation from Compressed Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07368v3
• Date: Fri, 04 Apr 2025 13:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:45:53.403308
• Title: Semi-Supervised Model-Free Bayesian State Estimation from Compressed Measurements
• Title（参考訳）: 圧縮測定による半監督モデル自由ベイズ状態の推定
• Authors: Anubhab Ghosh, Yonina C. Eldar, Saikat Chatterjee,
• Abstract要約: 圧縮測定によるベイズ状態の推定について考察する。 時間的測定ベクトルの寸法は、推定される時間的状態ベクトルの寸法よりも小さい。 状態の進化の基盤となる力学モデルは「モデルフリープロセス」では未知数である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.04370580292727
• License:
• Abstract: We consider data-driven Bayesian state estimation from compressed measurements (BSCM) of a model-free process. The dimension of the temporal measurement vector is lower than that of the temporal state vector to be estimated, leading to an under-determined inverse problem. The underlying dynamical model of the state's evolution is unknown for a 'model-free process.' Hence, it is difficult to use traditional model-driven methods, for example, Kalman and particle filters. Instead, we consider data-driven methods. We experimentally show that two existing unsupervised learning-based data-driven methods fail to address the BSCM problem in a model-free process. The methods are -- data-driven nonlinear state estimation (DANSE) and deep Markov model (DMM). While DANSE provides good predictive/forecasting performance to model the temporal measurement data as a time series, its unsupervised learning lacks suitable regularization for tackling the BSCM task. We then propose a semi-supervised learning approach and develop a semi-supervised learning-based DANSE method, referred to as SemiDANSE. In SemiDANSE, we use a large amount of unlabelled data along with a limited amount of labelled data, i.e., pairwise measurement-and-state data, which provides the desired regularization. Using three benchmark dynamical systems, we show that the data-driven SemiDANSE provides competitive state estimation performance for BSCM against a hybrid method called KalmanNet and two model-driven methods (extended Kalman filter and unscented Kalman filter) that know the dynamical models exactly.
• Abstract（参考訳）: モデルフリープロセスの圧縮測定(BSCM)から,データ駆動ベイズ状態の推定を考察する。 時間的測定ベクトルの次元は推定される時間的状態ベクトルの次元よりも低く、不確定な逆問題を引き起こす。 状態の進化の基盤となる力学モデルは「モデルフリープロセス」では未知数である。 したがって、例えばカルマンや粒子フィルタのような従来のモデル駆動手法を使うのは難しい。 代わりに、私たちはデータ駆動方式を検討します。 本研究では,既存の教師なし学習に基づく2つのデータ駆動手法が,モデルフリープロセスにおけるBSCM問題に対処できないことを示す。 データ駆動非線形状態推定(DANSE)とディープマルコフモデル(DMM)である。 DANSEは時間計測データを時系列としてモデル化するための優れた予測・予測性能を提供するが、教師なし学習はBSCMタスクに対処するための適切な正規化を欠いている。 次に,半教師付き学習手法を提案し,セミDANSEと呼ばれる半教師付き学習に基づくDANSE法を開発した。 SemiDANSEでは、大量の未ラベルデータと限られたラベル付きデータ、すなわち、所望の正規化を提供するペアワイズ計測と状態データを使用する。 3つのベンチマーク力学系を用いて、データ駆動セミダNSEは、カルマンネットと呼ばれるハイブリッド手法とモデル駆動方式(拡張カルマンフィルタと未学習カルマンフィルタ)に対して、BSCMの競合状態推定性能を提供することを示した。

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