An EM Algorithm for Nonlinear State Estimation With Model Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
In most solutions to state estimation problems, e.g., target tracking, it is generally assumed that the state transition and measurement models are known a priori. However, there are situations where the model parameters or the model structure itself are not known a priori or are known only partially. In these scenarios, standard estimation algorithms like the Kalman filter and the extended Kalman Filter (EKF), which assume perfect knowledge of the model parameters, are not accurate. In this paper, the nonlinear state estimation problem with possibly non-Gaussian process noise in the presence of a certain class of measurement model uncertainty is considered. It is shown that the problem can be considered as a special case of maximum-likelihood estimation with incomplete data. Thus, in this paper, we propose an EM-type algorithm that casts the problem in a joint state estimation and model parameter identification framework. The expectation (E) step is implemented by a particle filter that is initialized by a Monte Carlo Markov chain algorithm. Within this step, the posterior distribution of the states given the measurements, as well as the state vector itself, are estimated. Consequently, in the maximization (M) step, we approximate the nonlinear observation equation as a mixture of Gaussians (MoG) model. During the M-step, the MoG model is fit to the observed data by estimating a set of MoG parameters. The proposed procedure, called EM-PF (expectation-maximization particle filter) algorithm, is used to solve a highly nonlinear bearing-only tracking problem, where the model structure is assumed unknown a priori. It is shown that the algorithm is capable of modeling the observations and accurately tracking the state vector. In addition, the algorithm is also applied to the sensor registration problem in a multi-sensor fusion scenario. It is again shown that the algorithm is successful in accommodating an unknown nonlinear model for a target tracking scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».