Abstract-I detta papper presenterar vi ett nytt icke-linjärt filter för högdimensionella tillståndsuppskattning, som vi har döpt kubature Kalman filter (CKF). Hjärtat av CKF är en sfärisk-radial kubature regel, som gör det möjligt att numeriskt beräkna multivariata moment integraler stött på i den icke-linjära Bayesian filter. Specifikt, vi härleder en tredje gradens sfärisk-radial kubature regel som ger en uppsättning kubature punkter skalning linjärt med stat-vektor dimension. CKF kan därför ge en systematisk lösning för högdimensionella icke-linjära filtreringsproblem. Papperet innehåller också härledning av en fyrkantig version av CKF för förbättrad numerisk stabilitet. CKF testas experimentellt i två icke-linjära tillståndsuppskattningsproblem. I det första problemet, den föreslagna kubature regeln används för att beräkna den andra ordningen statistik av en icke-linjärt omvandlade Gaussian slumpmässig variabel. Det andra problemet gäller användningen av CKF för att spåra ett manövrerande flygplan. Resultaten från båda experimenten visar CKF:s förbättrade prestanda över konventionella ickelinjära filter.
År 2009 föreslog Arasaratna och Haykin kubature Kalman filter (CKF) REF.
Cubature Kalman Filters
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}