研究課題
基盤研究(C)
確率系の最適フィルタとしてカルマンフィルタが広く用いられてきたが、残念ながらロバストではなく、状態空間モデルにミスマッチがある場合には良い結果が得られないという重大な欠点があった。そこで、Chen-Pattonは状態空間モデルにミスマッチがある場合にも適用可能でロバストなアルゴリズムODDOを提案した。しかし、彼らのアルゴリズムには誤りがあることを我々は数年前に指摘していたが、本研究においてロバストで最適なフィルタリングの理論を正しく構築することができた。さらに、実際問題に広く適応可能な使いやすいアルゴリズム(逐次解法)を開発することができた。
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