Abstrakt. Papperet behandlar statsuppskattning av ickelinjära stokastiska dynamiska system. I synnerhet studeras det itererade förlängda Kalman-filtret. Tre nyligen föreslagna itererade utökade Kalman filteralgoritmer analyseras i termer av deras prestanda och specifikation av en användardesign parameter, närmare bestämt steglängd storlek. Prestandan jämförs med hjälp av rotens genomsnittliga kvadratfel som utvärderar statsestimatet och det icke-trovärdighetsindex som bedömer kovariansmatrisen för skattningsfelet. Konstruktionsparameterns prestanda och påverkan analyseras i en numerisk simulering. Ickelinjär statsuppskattning av diskreta stokastiska dynamiska system är ett viktigt studieområde, som har genomgått en snabb utveckling särskilt under de senaste två decennierna. Betydelsen av detta område beror på dess avgörande roll inom många områden såsom signalbehandling, målspårning, satellitnavigering, feldetektering och adaptiva och optimala kontrollproblem. Den utgör en väsentlig del av alla beslutsprocesser. De statliga skattningsmetoderna är huvudsakligen baserade på Bayesian-metoden eller på optimeringsmetoden. Tillämpningen av Bayesian tillvägagångssätt på rekursiva stat estimering problem leder till Bayesian recursive relations (BRRs). BRR ger sannolikhetstäthet funktioner (PDFs) av det tillstånd som konditioneras av mätningarna. De villkorade PDF-filerna utgör en fullständig beskrivning av staten. En sluten lösning till BRR:erna finns endast tillgänglig för ett fåtal specialfall, t.ex. ett linjärt Gaussiskt system [1]. I andra fall måste en ungefärlig metod användas. De ungefärliga metoderna inkluderar partikelfiltrering [2, 3], punkt-massmetoden [4], och Gaussian summa metod [5]. Optimeringsmetoden bygger till stor del på att minimera det genomsnittliga kvadratfelkriteriet och för linjära Gaussianska system leder till det berömda Kalman-filtret. I motsats till Bayesian tillvägagångssätt som ger villkorlig PDF av staten, optimerar metoden ger en punkt uppskattning av staten och motsvarande kovariance matris (CM) av uppskattningsfelet. En analytisk lösning på problemet med statsuppskattning baserad på optimeringsmetoden kan endast hittas i ett fåtal specialfall, vilket är fallet med Bayesian tillvägagångssätt. I andra fall följer skattningsmetoderna vanligtvis Kalman-filtrets ramverk och använder vissa approximeringsmetoder såsom linjärisering av de ickelinjära funktionerna. Till exempel den förlängda (EKF) och den andra ordningen förlängda Kalman filter [6], [1] approximation av icke-linjära funktioner genom Taylor-serien expansion runt nuvarande uppskattning upp till den första respektive andra ordningen, respektive. När effekterna av lineariseringsfelen tenderar att störa filtrets prestanda eller dess konvergens, kan omlineariseringen av mätekvationen runt det uppdaterade tillståndet lindra svårigheterna.
Den utökade Kalman filter är en itererad Kalman filter metod med en iteration där uppdateringen utförs med Gauss-Newton teknik REF.
Performance evaluation of iterated extended Kalman filter with variable step-length
{'venue': 'Journal of Physics: Conference Series', 'journal': 'Journal of Physics: Conference Series', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}