- Нелинейная фильтрация Калмана с градиентами репараметризации (arXiv)
Автор: Сан Гюльтекин, Брендан Киттс, Аарон Флорес, Джон Пейсли.
Аннотация: Мы представляем новый нелинейный фильтр Калмана, который использует градиенты репараметризации. Широко используемая параметрическая аппроксимация основана на совместном гауссовском предположении модели пространства состояний, что, в свою очередь, эквивалентно минимизации аппроксимации дивергенции Кульбака-Лейблера. Можно получить лучшие аппроксимации, используя альфа-расхождение, но получающаяся в результате проблема существенно сложнее. В этой статье мы вводим альтернативную формулировку, основанную на функции энергии, которую можно оптимизировать вместо альфа-дивергенции. Оптимизация может быть выполнена с использованием градиентов репараметризации — метода, который недавно использовался в ряде моделей глубокого обучения.
2. Высокоточная распределенная фильтрация Калмана для частотной и фазовой синхронизации в распределенных фазированных решетках (arXiv)
Автор: Мохаммед Рашид, Джеффри А. Нанзер.
Аннотация: Точная частотная и фазовая синхронизация являются одними из важных аспектов в системе когерентной распределенной фазированной антенной решетки и являются одними из самых сложных для достижения для микроволновых частот и выше. Мы предлагаем высокоточный распределенный фильтр Калмана (HA-DKF), в котором узлы в массиве выполняют согласованное усреднение по своим локально разделяемым измерениям, инновационным шумовым ковариациям, предсказанным KF, а также обновленным KF оценкам и ковариациям ошибок. , что дает улучшенную синхронизацию электрического состояния по сравнению с другими работами в литературе. Мы оцениваем алгоритм с помощью моделирования и показываем, что он сходится за меньшее количество итераций и обеспечивает лучшую синхронизацию электрического состояния, чем другие алгоритмы.
