2017 Fiscal Year Research-status Report
ノイズの事前情報を必要としない非線形カルマンフィルタの開発
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16K18128
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute |
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Principal Investigator |
金田 泰昌 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター, 開発本部開発第三部情報技術グループ, 主任研究員 (20463010)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | カルマンフィルタ / 粒子フィルタ / 機械学習 / 密度比推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，観測ノイズおよびシステムノイズに関する分布情報が未知の場合における非線形離散時間カルマンフィルタの開発を目的としている．カルマンフィルタは，観測ノイズの分布情報を基に状態の事後分布を推定する問題と，システムノイズの分布情報を基に状態の予測分布を推定する問題とにそれぞれ帰着される．平成２９年度は観測ノイズの分布情報が未知の場合の状態推定法について理論を検討し，その有効性を検証した．また，システムノイズが未知の場合の状態推定法について理論を検討した．具体的に得られた成果は以下の通りである．
１．密度比推定法を用いてデータから直接観測モデルを推定し，粒子フィルタに適用することにより，観測ノイズの分布情報が未知の場合の観測更新式を導出した．
２．数値シミュレーションにより，２．で開発した方法の有効性を検証した．数値シミュレーションでは擬似的に生成したデータを用いた評価を行い，提案法の有効性を示した．
３．密度比推定法を用いてデータから直接観測モデルを推定し，粒子フィルタに適用することにより，システムノイズの分布情報が未知の場合の時間更新式を導出した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成２９年度は，観測ノイズの分布情報が未知の場合における状態推定法を開発し，その性能を数値シミュレーションにて評価することを目標としていた．前項の研究実績の概要にも記載した通り，予定していた項目を全て完了し，また評価結果も良好であった．さらに，平成３０年度に予定していたシステムノイズの分布情報が未知の場合の検討も一部実施しており，順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
システムノイズの分布情報が未知の場合における非線形離散時間カルマンフィルタを開発する．理論は既に検討しているため，その有効性を数値シミュレーションにて検証する．
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| Causes of Carryover |
（理由）旅費について当初計画よりも支出が少なかったため，次年度使用額が発生した．
（使用計画）使用している計算機に不具合が出ているため，計算機環境の改善のために使用する計画である．
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