Cubature Kalman Filtering for Continuous-Discrete Systems: Theory and Simulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we extend the cubature Kalman filter (CKF) to deal with nonlinear state-space models of the continuous-discrete kind. To be consistent with the literature, the resulting nonlinear filter is referred to as the continuous-discrete cubature Kalman filter (CD-CKF). We use the Itô-Taylor expansion of order 1.5 to transform the process equation, modeled in the form of stochastic ordinary differential equations, into a set of stochastic difference equations. Building on this transformation and assuming that all conditional densities are Gaussian-distributed, the solution to the Bayesian filter reduces to the problem of how to compute Gaussian-weighted integrals. To numerically compute the integrals, we use the third-degree cubature rule. For a reliable implementation of the CD-CKF in a finite word-length machine, it is structurally modified to propagate the square-roots of the covariance matrices. The reliability and accuracy of the square-root version of the CD-CKF are tested in a case study that involves the use of a radar problem of practical significance; the problem considered herein is challenging in the context of radar in two respects- high dimensionality of the state and increasing degree of nonlinearity. The results, presented herein, indicate that the CD-CKF markedly outperforms existing continuous-discrete filters.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle