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Interval Kalman filtering

机译：间隔卡尔曼滤波

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The classical Kalman filtering technique is extended to interval linear systems with the same statistical assumptions on noise, for which the classical technique is no longer applicable. Necessary interval analysis, particularly the notion of interval expectation, is reviewed and introduced. The interval Kalman filter (IKF) is then derived, which has the same structure as the classical algorithm, using no additional analysis or computation from such as H∞-mathematics. A suboptimal IKF is suggested next, for the purpose of real-time implementation. Finally, computer simulations are shown to compare the new interval Kalman filtering algorithm with the classical Kalman filtering scheme and some other existing robust Kalman filtering methods.
机译：经典卡尔曼滤波技术扩展到具有相同统计噪声假设的区间线性系统，因此经典技术不再适用。回顾并介绍了必要的间隔分析，特别是间隔期望的概念。然后，无需使用诸如H∞数学之类的额外分析或计算，即可得出间隔卡尔曼滤波器（IKF），其结构与经典算法相同。为了实时实现，接下来建议使用次优IKF。最后，显示了计算机仿真，以将新的区间Kalman滤波算法与经典Kalman滤波方案以及其他一些现有的健壮Kalman滤波方法进行比较。

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