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Enregistrement W4416790594 · doi:10.1016/j.ifacol.2025.11.394

Cumulatively Reweighted Convex Iterated Filter for Spacecraft Rendezvous and Docking

2025· article· en· W4416790594 sur OpenAlexaff
Shoupeng Li, Shibo Yang, Shihui Xu, P. Tan

Notice bibliographique

RevueIFAC-PapersOnLine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTarget Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRobustness (evolution)Iterated functionKalman filterConvex optimizationRegular polygonControl theory (sociology)Extended Kalman filterConvex combination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The robustness of M-estimation type Kalman filters depends on cost functions, and the non-redescending convex function is weakly robust but strongly stable, whereas the redescending non-convex function is strongly robust but weakly stable. This work proposes cumulatively reweighted convex iteration to improve the estimation robustness rather than the traditional non-convex iteration method, further the iterated sigma-point Kalman filtering (ISPKF) framework is adopted as the iterative strategy to improve estimation consistency. Simulation results show that the ISPKF-based cumulatively reweighted convex iteration facilitates the robust filter to obtain stronger robustness and stability than the non-convex iterations, and better consistency compared to the iterated unscented Kalman filtering (IUKF).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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