A New Strategy for Combining Nonlinear Kalman Filters With Smooth Variable Structure Filters
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian filters exemplified by the celebrated Kalman Filter (KF), and its non-linear variants rely on a fairly accurate state-space model of the system under study. To address the issue of modelling uncertainty in state estimation, the smooth variable structure filter (SVSF) was proposed in 2007. Since then, several SVSF variants have been proposed to extend its domain of applicability. In some of these algorithms, SVSF has been viewed as a complementary approach alongside the well-established nonlinear Kalman Filters. This paper seeks a general framework for SVSF formulation to unify some of the recent developments in SVSF literature under one umbrella. In this way, the SVSF variants are revisited as special cases of the proposed framework. This paper proposes a new strategy to combine SVSF filters with other nonlinear filters and puts existing SVSF filters under one umbrella. Six filters are formulated based on the proposed method of combining filters. The proposed filters relax limitations of existing SVSF variants, making the proposed filters more universal. In simulations, the new filters outperform state-of-the-art nonlinear KFs and some existing SVSF filters. To demonstrate the merits of the proposed framework, the new filters are applied to target tracking and are comparatively evaluated.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».