北京雁栖湖应用数学研究院 北京雁栖湖应用数学研究院

  • 关于我们
    • 院长致辞
    • 理事会
    • 协作机构
    • 参观来访
  • 人员
    • 管理层
    • 科研人员
    • 博士后
    • 来访学者
    • 行政团队
  • 学术研究
    • 研究团队
    • 公开课
    • 讨论班
  • 招生招聘
    • 教研人员
    • 博士后
    • 学生
  • 会议
    • 学术会议
    • 工作坊
    • 论坛
  • 学院生活
    • 住宿
    • 交通
    • 配套设施
    • 周边旅游
  • 新闻
    • 新闻动态
    • 通知公告
    • 资料下载
关于我们
院长致辞
理事会
协作机构
参观来访
人员
管理层
科研人员
博士后
来访学者
行政团队
学术研究
研究团队
公开课
讨论班
招生招聘
教研人员
博士后
学生
会议
学术会议
工作坊
论坛
学院生活
住宿
交通
配套设施
周边旅游
新闻
新闻动态
通知公告
资料下载
清华大学 "求真书院"
清华大学丘成桐数学科学中心
清华三亚国际数学论坛
上海数学与交叉学科研究院
BIMSA > 控制理论和非线性滤波讨论班 Data-Driven State Estimation and Robust Nonlinear Filtering
Data-Driven State Estimation and Robust Nonlinear Filtering
组织者
丘成栋
演讲者
陶飏天择
时间
2024年03月27日 15:00 至 15:30
地点
理科楼A-304
摘要
State estimation is a crucial topic in automatic control and signal processing, aiming to accurately estimate hidden states or parameters in the presence of noise. This paper focuses on two main aspects: Real-time and efficient algorithms for high-dimensional nonlinear state estimation: Using a data-driven approach, filtering and smoothing problems are transformed into sequential optimization problems. Neural networks are employed to approximate the underlying space, enabling offline training and online inference. Theoretical proofs of convergence and bounds on estimation errors are provided. Robust nonlinear filtering algorithms: Addressing uncertainty in state space models, particularly inaccuracies in noise modeling. A framework for robust iterative extended Kalman filtering is proposed, considering cases with noise outliers. Theoretical contributions include proving outlier robustness and providing estimates for estimation errors. Numerical tests validate the proposed algorithms, demonstrating their effectiveness compared to commonly used state estimation methods.
北京雁栖湖应用数学研究院
CONTACT

No. 544, Hefangkou Village Huaibei Town, Huairou District Beijing 101408

北京市怀柔区 河防口村544号
北京雁栖湖应用数学研究院 101408

Tel. 010-60661855
Email. administration@bimsa.cn

版权所有 © 北京雁栖湖应用数学研究院

京ICP备2022029550号-1

京公网安备11011602001060 京公网安备11011602001060