优化方法在非线性平滑中的优于无意升号技术
最优化与控制
2025-10-07 v1
摘要
我们审阅了基于优化的方法用于平滑非线性动力学系统。这些方法利用了扩展卡尔曼滤波器及其相应的平滑器可被表述为非线性最小二乘最大后验损失函数的高斯-牛顿方法，并通过标准的全局化技术进行稳定化。我们比较了优化卡尔曼平滑器 (OKS) 与无意升号平滑技术的性能，表明在高度非线性系统以及尤其是在噪声环境下，它们实现了显著的改进。比较采用了标准参数选择（如过程项与测量项之间的权衡）。据我们所知，这是文献中首次对这些方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2510.03846,
title = {Optimization Outperforms Unscented Techniques for Nonlinear Smoothing},
author = {Payton Howell and Aleksandr Aravkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03846},
year = {2025}
}