論文の概要: Coordinate ascent neural Kalman-MLE for state estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01855v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 18:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.384153
• Title: Coordinate ascent neural Kalman-MLE for state estimation
• Title（参考訳）: 状態推定のためのコーディネート・アセントニューラルカルマン-MLE
• Authors: Bettina Hanlon, Angel Garcia Fernandez,
• Abstract要約: 本稿では,動的状態推定における動的および測定モデル学習のための座標上昇アルゴリズムを提案する。 トレーニングされた動的および測定モデルは、テストフェーズ中の状態を推定するために非線形カルマンフィルタアルゴリズムで使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a coordinate ascent algorithm to learn dynamic and measurement models in dynamic state estimation using maximum likelihood estimation in a supervised manner. In particular, the dynamic and measurement models are assumed to be Gaussian and the algorithm learns the neural network parameters that model the dynamic and measurement functions, and also the noise covariance matrices. The trained dynamic and measurement models are then used with a non-linear Kalman filter algorithm to estimate the state during the testing phase.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師付き手法で最大推定値を用いた動的状態推定における動的および測定モデル学習のための座標昇降アルゴリズムを提案する。 特に、動的および測定モデルはガウス的であると仮定され、アルゴリズムは動的および測定関数をモデル化するニューラルネットワークパラメータとノイズ共分散行列を学習する。 トレーニングされた動的および測定モデルは、テストフェーズ中の状態を推定するために非線形カルマンフィルタアルゴリズムで使用される。

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