Bounds on the Covariance Matrix of a Class of Kalman-Bucy Filters for Systems with Non-Linear Dynamics

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussavertaisarvioitu

Tutkijat

Organisaatiot

  • Ecole Polytechnique
  • Mines ParisTech

Kuvaus

We consider a broad class of Kalman-Bucy filter extensions for continuous-time systems with non-linear dynamics and linear measurements. This class contains, for example, the extended Kalman-Bucy filter, the unscented Kalman-Bucy filter, and most other numerical integration filters. We provide simple upper and lower bounds for the trace of the error covariance, as solved from a matrix Riccati equation, for this class of filters. The upper bounds require assuming that the state is fully observed. The bounds are applied to a simple simultaneous localisation and mapping problem and numerically demonstrated on a two-dimensional trigonometric toy model.

Yksityiskohdat

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoProceedings of 57th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018
TilaJulkaistu - 18 tammikuuta 2019
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaIEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL - Miami, Yhdysvallat
Kesto: 17 joulukuuta 201819 joulukuuta 2018
Konferenssinumero: 57

Julkaisusarja

NimiProceedings of the IEEE Conference on Decision & Control
ISSN (painettu)0743-1546

Conference

ConferenceIEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL
LyhennettäCDC
MaaYhdysvallat
KaupunkiMiami
Ajanjakso17/12/201819/12/2018

Lataa tilasto

Ei tietoja saatavilla

ID: 30436140