Two-Channel Extended Kalman Filtering with Intermittent Measurements

要約

拡張カルマン フィルターが 2 つのチャネル (2C) を介して 2 セットのセンサーから測定値を受信する設定で、2 つの非線形状態推定問題を検討します。
確率的 2C 問題では、チャネルは確率的に測定値をドロップしますが、2C スケジューリングでは、推定器が各チャネルをいつ読み取るかを選択します。
最初の問題では、線形ケース 2C 解析を一般化して、チャネル到着レートの特定のペアについて、誤差共分散のトレースの有界条件と最悪の場合の上限を取得します。
スケジューリングの場合、最適化問題が解決されて、低いチャネル使用量と低いトレース境界のバランスをとる到着レートが見つかり、チャネルは、これらの到着レートに対応する予想期間で決定論的に読み取られます。
線形および非線形ダイナミクスのシミュレーションで両方のソリューションを検証します。
同様に、UAV カメラの画像から位置が断続的に検出される水中ロボットを使った実際の実験でも同様です。

要約(オリジナル)

We consider two nonlinear state estimation problems in a setting where an extended Kalman filter receives measurements from two sets of sensors via two channels (2C). In the stochastic-2C problem, the channels drop measurements stochastically, whereas in 2C scheduling, the estimator chooses when to read each channel. In the first problem, we generalize linear-case 2C analysis to obtain — for a given pair of channel arrival rates — boundedness conditions for the trace of the error covariance, as well as a worst-case upper bound. For scheduling, an optimization problem is solved to find arrival rates that balance low channel usage with low trace bounds, and channels are read deterministically with the expected periods corresponding to these arrival rates. We validate both solutions in simulations for linear and nonlinear dynamics; as well as in a real experiment with an underwater robot whose position is being intermittently found in a UAV camera image.

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