模型扰动下的鲁棒固定滞后平滑
最优化与控制
2022-11-01 v1
摘要
针对名义模型与实际模型之间存在失配的情况，提出一种鲁棒固定滞后平滑方法。所得鲁棒平滑器由一个双人动态博弈刻画：一方在规定的模糊集中选择最不利模型，另一方选择相对于最不利模型使平滑误差最小的固定滞后平滑器。我们提出了该平滑器的高效实现方式。此外，我们刻画了有限时间范围内对应的最不利模型。最后，我们在两个示例中测试了鲁棒固定滞后平滑器：其一涉及目标跟踪问题，其二涉及参数估计问题。
引用
@article{arxiv.2210.16802,
title = {Robust fixed-lag smoothing under model perturbations},
author = {Shenglun Yi and Mattia Zorzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16802},
year = {2022}
}