論文の概要: Sparse Kalman Identification for Partially Observable Systems via Adaptive Bayesian Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18051v1
• Date: Sat, 22 Nov 2025 13:07:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.602336
• Title: Sparse Kalman Identification for Partially Observable Systems via Adaptive Bayesian Learning
• Title（参考訳）: 適応ベイズ学習による部分観測可能なシステムのスパースカルマン同定
• Authors: Jilan Mei, Tengjie Zheng, Lin Cheng, Shengping Gong, Xu Huang,
• Abstract要約: 本稿では、拡張カルマンフィルタ(AKF)と自動関連判定(ARD)を統合したオンラインスパースカルマン識別(SKI)手法を提案する。 SKI法は, シミュレーションや実世界の実験で示すように, ミリ秒レベルの効率と高い識別精度で高精度なモデル構造選択を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.53015758763324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sparse dynamics identification is an essential tool for discovering interpretable physical models and enabling efficient control in engineering systems. However, existing methods rely on batch learning with full historical data, limiting their applicability to real-time scenarios involving sequential and partially observable data. To overcome this limitation, this paper proposes an online Sparse Kalman Identification (SKI) method by integrating the Augmented Kalman Filter (AKF) and Automatic Relevance Determination (ARD). The main contributions are: (1) a theoretically grounded Bayesian sparsification scheme that is seamlessly integrated into the AKF framework and adapted to sequentially collected data in online scenarios; (2) an update mechanism that adapts the Kalman posterior to reflect the updated selection of the basis functions that define the model structure; (3) an explicit gradient-descent formulation that enhances computational efficiency. Consequently, the SKI method achieves accurate model structure selection with millisecond-level efficiency and higher identification accuracy, as demonstrated by extensive simulations and real-world experiments (showing an 84.21\% improvement in accuracy over the baseline AKF).
• Abstract（参考訳）: スパース力学の同定は、解釈可能な物理モデルを発見し、工学系における効率的な制御を可能にするための重要なツールである。 しかし、既存の手法は、完全な履歴データによるバッチ学習に依存しており、シーケンシャルかつ部分的に観測可能なデータを含むリアルタイムシナリオへの適用性を制限している。 この制限を克服するために,拡張カルマンフィルタ(AKF)と自動関連判定(ARD)を統合したオンラインスパースカルマン識別(SKI)手法を提案する。 主な貢献は,(1)AKFフレームワークにシームレスに統合され,オンラインシナリオにおいて逐次的に収集されたデータに適応する理論的に基底化されたベイズスペーシフィケーションスキーム,(2)モデル構造を定義する基底関数の更新選択にカルマンを適応させる更新機構,(3)計算効率を高める明示的な勾配の定式化である。 その結果、SKI法は、広範囲なシミュレーションや実世界の実験(ベースラインAKFよりも84.21倍の精度向上)によって示されるように、ミリ秒レベルの効率と高い識別精度で正確なモデル構造選択を実現する。

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