ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА

ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА

The behavior of Kalman filter is studied at interpretation of unknown initial conditions as the random variables having a covariance matrix proportional to large positive parameter. The developed approach permits to express characteristics of the filter in an analytic form, to explain phenomenon of...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2011
Автор: Skorohod, B.A.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2011
Онлайн доступ:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/555
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Problems of Control and Informatics

Репозитарії

Problems of Control and Informatics
id oai:ojs2.jais.net.ua:article-555
record_format ojs
spelling oai:ojs2.jais.net.ua:article-5552025-10-08T13:03:47Z DIFFUSE INITIALIZATION OF KALMAN FILTER ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА Skorohod, B.A. The behavior of Kalman filter is studied at interpretation of unknown initial conditions as the random variables having a covariance matrix proportional to large positive parameter. The developed approach permits to express characteristics of the filter in an analytic form, to explain phenomenon of divergence and suggest a limiting estimation algorithm which is independent of large initial parameter leading to divergence. As the application two problems — filtering with a sliding window and parameter estimation of separable regression are considered. The re-ceived results are illustrated by example of radial basic neural network training. Вивчається поведінка фільтра Калмана при інтерпретації невідомих початкових станів як випадкових величин, що мають матрицю коваріації, пропорційну великому додатному параметру. Розроблений підхід дозволяє виразити характеристики фільтра в аналітичній формі, пояснити феномен розбіжності і запропонувати граничний алгоритм оцінювання, що не залежить від великого параметра і призводить до розбіжності. Застосування підходу розглянуто на прикладі двох задач — фільтрації зі змінним вікном і оцінки параметрів сепарабельної регресії. Результати проілюстровано на прикладі навчання радіальної базисної нейронної мережі. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2011-03-21 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/555 10.1615/JAutomatInfScien.v43.i4.30 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 56 № 2 (2011): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 78-90 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 56 № 2 (2011): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 78-90 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 56 No. 2 (2011): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 78-90 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/555/626 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Problems of Control and Informatics
baseUrl_str
datestamp_date 2025-10-08T13:03:47Z
collection OJS
language English
format Article
author Skorohod, B.A.
spellingShingle Skorohod, B.A.
ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА
author_facet Skorohod, B.A.
author_sort Skorohod, B.A.
title ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА
title_short ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА
title_full ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА
title_fullStr ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА
title_full_unstemmed ДИФУЗНА ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ФІЛЬТРА КАЛМАНА
title_sort дифузна ініціалізація фільтра калмана
title_alt DIFFUSE INITIALIZATION OF KALMAN FILTER
description The behavior of Kalman filter is studied at interpretation of unknown initial conditions as the random variables having a covariance matrix proportional to large positive parameter. The developed approach permits to express characteristics of the filter in an analytic form, to explain phenomenon of divergence and suggest a limiting estimation algorithm which is independent of large initial parameter leading to divergence. As the application two problems — filtering with a sliding window and parameter estimation of separable regression are considered. The re-ceived results are illustrated by example of radial basic neural network training.
publisher V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
publishDate 2011
url https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/555
work_keys_str_mv AT skorohodba diffuseinitializationofkalmanfilter
AT skorohodba difuznaínícíalízacíâfílʹtrakalmana
first_indexed 2025-10-30T02:49:23Z
last_indexed 2025-10-30T02:49:23Z
_version_ 1847373398572793856

Схожі ресурси