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徳島文理大学 | Webシラバスシステム |
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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 00006 | 担当教員名 | 田淵 敏明 | 単位 | 2単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 前期 | 対象年次 | 1,2,3年 |
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| 授業概要 |
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| 非線形システムの状態推定について講義する．講義内容は４種類のフィルタ(EKF,IEKF,USK,AKF)の設計技法とその特徴である．また，Kullback-Leibler 距離に基づくIEKF(=MAP)の意義についても講述する．さらに，MMSEの観点からGauss-Hermiteフィルタ，粒子フィルタについても触れる． |
| 到達目標 |
| 基礎的な問題であれば，種々のフィルタが使いこなせるようになる． |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | 実現象に対する数理システムと状態推定 | ・講義 ・討論 | 状態推定問題が発生する場面を想定し，そこから状態推定問題の重要性を理解する |
| 【2】 | Kalman Filterによる線形システムの状態推定 | ・講義 ・討論 | KFこ導出過程を通じて，ＫＦは事前に要求される事項をすべて満足すれば高性能を発揮するが，これが満足されない場合は種々の対策が必要になることを理解する． |
| 【3】 | EKFによる非線形システムの状態推定（１） | ・講義 ・討論 | ＥＫＦの導出過程を理解する |
| 【4】 | EKFによる非線形システムの状態推定（２） | ・講義 ・討論 | ＥＫＦの導出過程を通じて，ＥＫＦの長短を理解する |
| 【5】 | IEKFによる非線形システムの状態推定（１） | ・講義 ・討論 | ＩＥＫＦの導出過程を理解する |
| 【6】 | IEKFによる非線形システムの状態推定（２） | ・講義 ・討論 | ＩＥＫＦの導出過程を通じて，ＩＥＫＦがＥＫＦの短所をどのように克服しているかを理解する |
| 【7】 | Kullback-Leibler情報量とMAP Filter, IEKFとの関係 | ・講義 ・討論 | Kullback-Leibler情報量は，２つの確率分布の間の近さ，遠さを測る距離の一種であるということを理解する |
| 【8】 | Kullback-Leibler情報量に基づくMAPあるいはIEKFの特徴づけ | ・講義 ・討論 | 通常の点推定に対し，確率分布で推定するという考え方を理解する |
| 【9】 | Unscented Kalman Filterによる非線形システムの状態推定（１） | ・講義 ・討論 | ＵＫＦの導出過程を通じて，ＵＫＦは非線形システムに対処するＥＫＦ，ＩＥＫＦの考え方とは別の考えによるものであることを理解する |
| 【10】 | Unscented Kalman Filterによる非線形システムの状態推定（２） | ・講義 ・討論 | ＵＫＦの長短を理解する |
| 【11】 | Gauss-Hermite Filterによる非線形システムの状態推定 | ・講義 ・討論 | ＧＫＦの導出過程と，それを通じてＧＫＦの長短を理解する |
| 【12】 | AKF Filterによる非線形システムの状態推定（１） | ・講義 ・討論 | ＡＫＦの必要性を理解する |
| 【13】 | AKF Filterによる非線形システムの状態推定（２） | ・講義 ・討論 | ゲインチューニングの基本的考え方を理解する |
| 【14】 | 粒子Filter（モンテカルロフィルタ）による非線形システムの状態推定 | ・講義 ・討論 | 導出過程と長短について理解する |
| 【15】 | 総括 | ・講義 ・討論 | 種々の状態推定器の特徴を理解する |
| 評価方法 |
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| 平常点と課題提出状況にもとづく |
| 教科書 |
| 資料配付 |
| 参考図書 |
| 適宜紹介 |
| 備考 |
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