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J-GLOBAL ID：201702234443288272   整理番号：17A0776513

データを用いたフィルタ分布の直接推定と状態推定への応用

Direct Estimation of Filter Distribution from Data and Its Application to State Estimation

著者 (2件)： 金田泰昌 (東京都立産業技術研究センター) ,  入月康晴 (東京都立産業技術研究センター)
資料名： 計測自動制御学会論文集  (Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers)
巻： 53  号： 4  ページ： 295-297(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： S0104A  ISSN： 0453-4654  CODEN： KJSRA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,密度比推定法により条件付き確率密度関数をデータから直接推定し,それをフィルタ分布推定に応用する事で観測値の事前情報が未知の場合の状態推定法を提案した。さらに,従来の方法である密度比を直接推定しない場合において,ガウスカーネルの選択により密度比推定法による結果のサブクラスを示した。数値シミュレーションにより提案手法の有効性を確認した。

シソーラス用語： *データ ,  *フィルタ ,  *推定 ,  *状態推定 ,  比率 ,  方式 ,  確率 ,  確率密度関数 ,  測定データ ,  識別関数 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *分布推定 ,  密度比 ,  推定法 ,  条件付確率 ,  Gaussカーネル ,  数値シミュレーション

著者キーワード (4件)： Kalman filter ,  machine learning ,  density ratio estimation ,  kernel density estimation

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

引用文献 (7件)：

• 1) R.E. Kalman: A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, J. Basic Eng., 82-1, 35/45 (1960)
• 2) S. Julier, J. Uhlmann and H.F. Durrant-Whyte: A New Method for the Nonliear Transformation of Means and Covariances in Filters and Estimators, IEEE Trans. Automat. Contr., 45-3, 477/482 (2000)
• 3) 樋口知之:粒子フィルタ,信学会誌,88-12, 989/994 (2005)
• 4) 片山 徹:非線形カルマンフィルタ,朝倉書店(2011)
• 5) S. Sarkka and A. Nummenmaa: Recursive Noise Adaptive Kalman Filtering by Variational Bayesian Approximations, IEEE Trans. Automat. Contr., 54-3, 596/600 (2009)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分布 ,  推定 ,  状態推定 ,  応用