文献

J-GLOBAL ID：201802264897562734   整理番号：18A1104021

非線形フィルタリング問題を解くための確率論的Hermite多項式による準最適法【JST・京大機械翻訳】

The suboptimal method via probabilists’ Hermite polynomials to solve nonlinear filtering problems

著者 (2件)： Luo Xue (School of Mathematics and Systems Science, Beihang University, Beijing, 100191, PR China) ,  Yau Stephen S.-T. (Department of mathematical sciences, Tsinghua University, Beijing, 100084, PR China)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 94  ページ： 9-17  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,発端者のHermite多項式(HP)を介して拡張状態を持つ新しい準最適非線形フィルタリングを検討した。元の状態の推定は拡張したものから抽出できる。著者らの方法はいわゆるCarlemanアプローチ(Germaniら,2007)によって動機付けられる。本論文の新規性は,Carlemanアプローチにおけるようにそのパワーの代わりに,その発端者のHPにより元の状態を強化することである。次に,最初のν一般化Hermite多項式(GHP)の双線形システムを形成し,次数ν近似を得た。著者らは,密度関数がある関数クラスに属するならば,nが無限になるにつれて,高い度合を有する発端者のGHPの無視がより合理的であることを証明した。さらに,より良い分解能を得るためのスケーリングと並進因子の選択について議論した。ベンチマーク例,ゼロ初期条件を有する1d立方センサ問題を,最も広く用いられている拡張Kalmanフィルタと粒子フィルタを含む種々の方法によって数値的に解明した。適応可能なスケーリング因子による著者らの方法は,精度において他の方法を上回った。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  双線形系 ,  *最適化手法 ,  初期条件 ,  センサ ,  *確率論 ,  *フィルタリング ,  並進 ,  ベンチマーク ,  分解能
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  拡張Kalmanフィルタ ,  次数 ,  *Hermite多項式 ,  *非線形フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 推定理論 ,  フィルタリング ,  準最適法 ,  Carlemanアプローチ

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非線形フィルタリング ,  Hermite多項式 ,  最適法