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

  • Aalto University
  • Mines ParisTech

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

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.

langue originaleAnglais
titre2018 IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages7176-7181
Nombre de pages6
ISBN (Electronique)9781538613955
Les DOIs
étatPublié - 2 juil. 2018
Modification externeOui
Evénement57th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018 - Miami, États-Unis
Durée: 17 déc. 201819 déc. 2018

Série de publications

NomProceedings of the IEEE Conference on Decision and Control
Volume2018-December
ISSN (imprimé)0743-1546
ISSN (Electronique)2576-2370

Une conférence

Une conférence57th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeMiami
période17/12/1819/12/18

Empreinte digitale

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