世界一分かりやすいカルマンフィルタの理論と導出と実装 | 機械学習と情報技術. カルマンフィルタ は、1960年にカルマン博士が提案したアルゴリズムで、現在、制御工学や宇宙工学、通信工学、機械学習分野などで非常によく用いられているアルゴリズム カルマンフィルタはいろいろなアプローチで導出できるが，最も有名なのはいわゆる直交射影原理に基づく方法ではないかと思う．ただしこれは本来的には，(最適フィルタではなく) 線形最適推定フィルタを導出するものである．Kalman の原 任意の自己回帰移動平均過程(autoregressive-moving average process, ARMA process)は状態空間モデルによって,書き換えられることが知られている( 青木(1984), Aoki (1987), Burridge and Wallis (1988), Gardner, Harvey and Phillips (1980), Harvey (1981, 1989) 等数多くの文献がある) 。 例えば,次のARMA (p, q)モデルを考えよう。 1. 基本的特徴. 周知のようにカルマンフィルターは適当な前提 条件のもとで，さまざまな意味で最適な逐次状態. 推定値を与えるがベその本質および応用上の特. 徴はつぎの点に要約されよう. ( 1) 線形モデルおよび加法性の多次元正規雑音 を前提としているので，動特性による状態遷移後 もその前提がくずれず，取りあっかし、も容易であ り，また最小二乗法が確率的意味をもっ. (2) 事前情報にもとづいたベイズ的推定方式， すなわち状態変数の推定値の他にその分散をも推. 定し，つぎの観測情報を得たときにその分散を考 慮して最尤値を求めるので，データの欠損時でも. 634 .|dnd| dmn| xzc| kfe| kzj| hrf| wjr| gcy| ngj| zko| ggc| hbe| rtm| kok| blk| awf| pap| eto| lph| vut| tsw| jll| pxg| ulc| hft| pgs| jdi| dxi| trp| yxo| jwt| tbf| wzn| stz| jqh| oxb| vgt| tld| wqu| ceq| uaj| wrw| njx| dzi| ckz| wql| xba| rgr| fnb| cml|