基于Chandrasekhar递推与自适应核尺寸选择的最大相关熵卡尔曼滤波
最优化与控制
2023-11-03 v1 计算工程、金融与科学
摘要
本技术笔记旨在推导最大相关熵准则(MCC)卡尔曼滤波(KF)的Chandrasekhar型递推。对于经典KF，首个Chandrasekhar差分方程于1970年代初提出。这是传统所用Riccati递推的替代方案，并产生了所谓的快速实现，即Morf-Sidhu-Kailath-Sayed KF算法。已证明它们在计算上开销低，因为所传播的矩阵尺寸小于Riccati递推中误差协方差矩阵。在工程文献中，尚未提出在MCC估计方法内推导Chandrasekhar型递推的问题。本技术笔记中，我们迈出第一步，针对自适应核尺寸选择策略(即隐含一个恒定标量调节权重)推导Chandrasekhar MCC-KF估计器。数值算例证实了新提出的MCC-KF实现的实用可行性及所述理论推导的正确性。
引用
@article{arxiv.2311.01165,
title = {Chandrasekhar-based maximum correntropy Kalman filtering with the adaptive kernel size selection},
author = {Maria Kulikova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01165},
year = {2023}
}