論文の概要: A Robust State Filter Against Unmodeled Process And Measurement Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19157v1
- Date: Mon, 24 Nov 2025 14:25:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.250768
- Title: A Robust State Filter Against Unmodeled Process And Measurement Noise
- Title（参考訳）: 非モデル化プロセスに対するロバストな状態フィルタと計測ノイズ
- Authors: Weitao Liu,
- Abstract要約: 本稿では,プロセスと測定ノイズの両面において,ロバストな状態推定を実現するための新しいKalmanフィルタフレームワークを提案する。
Weighted Observation Likelihood Filter (WoLF) にインスパイアされ, 一般ベイズ法を適用し, プロセスおよび測定ノイズの外れ値の両方を考慮した枠組みを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel Kalman filter framework designed to achieve robust state estimation under both process and measurement noise. Inspired by the Weighted Observation Likelihood Filter (WoLF), which provides robustness against measurement outliers, we applied generalized Bayesian approach to build a framework considering both process and measurement noise outliers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,プロセスと測定ノイズの両面において,ロバストな状態推定を実現するための新しいKalmanフィルタフレームワークを提案する。
Weighted Observation Likelihood Filter (WoLF) にインスパイアされ, 一般ベイズ法を適用し, プロセスおよび測定ノイズの外れ値の両方を考慮した枠組みを構築した。
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