Аннотация:
Представлены результаты анализа и сравнения свойств двух концепций в задачах фильтрации состояний нелинейных стохастических динамических систем наблюдения с дискретным временем — сигма-точечного фильтра Калмана, основанного на дискретной аппроксимации непрерывных распределений, и условно-минимаксного нелинейного фильтра, реализующего метод условно-оптимальной фильтрации на основе имитационного моделирования. Краткое обсуждение структуры и свойств оценок и обоснований соответствующих алгоритмов сопровождается значительным объемом модельных примеров, иллюстрирующих как положительные варианты применения, так и ограничения работоспособности процедур оценивания. Простота и наглядность рассмотренных примеров (скалярные автономные регрессии в уравнении состояния и линейные наблюдения) позволяют объективно охарактеризовать рассматриваемые методики оценивания. Предлагается новая модификация нелинейного фильтра, сочетающая идеи обоих рассмотренных направлений.
Образец цитирования:
А. В. Босов, Г. Б. Миллер, “Условно-минимаксный нелинейный фильтр и сигма-точечные фильтры: практический анализ и сравнение”, Автомат. и телемех., 2019, № 7, 61–88; Autom. Remote Control, 80:7 (2019), 1230–1251
\RBibitem{BosMil19}
\by А.~В.~Босов, Г.~Б.~Миллер
\paper Условно-минимаксный нелинейный фильтр и сигма-точечные фильтры: практический анализ и сравнение
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2019
\issue 7
\pages 61--88
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at15149}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S000523101907002X}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38541842}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2019
\vol 80
\issue 7
\pages 1230--1251
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117919070026}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000475522900002}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85068719394}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at15149
https://www.mathnet.ru/rus/at/y2019/i7/p61
Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
Md Mainuddin Sagar, Menaka Konara, Nate Picard, Kihan Park, “State-of-the-Art Navigation Systems and Sensors for Unmanned Underwater Vehicles (UUVs)”, Applied Mechanics, 6:1 (2025), 10
A. Miller, B. Miller, G. Miller, “Navigation of underwater drones and integration of acoustic sensing with onboard inertial navigation system”, Drones-Basel, 5:3 (2021), 83
Ya. Zhou, Sh. Guo, Ch.-Yu. Xu, F.-J. Chang, J. Yin, “Improving the reliability of probabilistic multi-step-ahead flood forecasting by fusing unscented kalman filter with recurrent neural network”, Water, 12:2 (2020), 578
T. A. Averina, K. A. Rybakov, “Using maximum cross section method for filtering jump-diffusion random processes”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Model, 35:2 (2020), 55–67
A. Miller, B. Miller, G. Miller, “On auv control with the aid of position estimation algorithms based on acoustic seabed sensing and doa measurements”, Sensors, 19:24 (2019), 5520
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: