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超快正方根基于滤波器 - chuchu chen
摘要 - 在本文中，我们强烈提倡正方形 - 根协方差（而不是信息）对视觉惯性导航系统（VIN）的过滤，尤其是在资源约束的边缘设备上，因为其效率较高和数值稳定性。尽管VIN近年来取得了巨大进展，但在施加有限的单词长度时，它们仍然在嵌入式系统上面临资源的严格性和数值不稳定。为了克服这些挑战，我们开发了一种超快速和数值稳定的平方根滤波器（SRF） - 基于VINS算法（即SR-VINS）。所提出的SR-VIN的数值稳定性是从采用方形协方差继承而来的，而非新颖的SRF更新方法基于我们新的Permisted-QR（P-QR）的新型SRF更新方法可以极大地实现，该方法完全利用，该方法完全利用并适当地维持了平方英尺的上层三角形结构。此外，我们选择了状态变量的特殊订购，该变量适用于SRF传播中的（p-）QR操作，并更新并防止不必要的计算。通过数值研究对拟议的SR-VIN进行了广泛的验证，表明当最先进的（SOTA）过滤器存在数值困难时，我们的SR-VINS具有较高的数值稳定性，并且非常明显地，在32位单一的速度上，以速度快速旋转，可以像Sota一样快速地浮动32位单一的浮动效果。我们还进行了全面的现实实验，以验证所提出的SR-VIN的效率，准确性和鲁棒性。
技术报告：超快正方根基于滤波器的VIN
2有效的SQAURE-ROOT滤波2 2.1置换-QR分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2传播。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1 Kalman滤波器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2.2平方根滤波器。 。 。 。4 2.2.1 Kalman滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.2平方根滤波器。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.2.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.3州扩展和克隆。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3.1 Kalman滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>5 2.3.1 Kalman滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3.2平方根滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2。2.3.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.4更新。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.1 Kalman滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.2平方根滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.3证明。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 2.4.1 Kalman滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.2平方根滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.3证明。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 2.4.2平方根滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。7 2.5状态边缘化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.1 Kalman滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.2平方根滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 div>
关于量子检测和平方根测量
摘要 - 在本文中，我们考虑了对构建测量的问题，以区分可能非正交量子状态的集合。我们考虑了纯状态的集合，并寻求一个积极的操作员评估措施（POVM），该措施由排名一的运算符组成，其中最接近平方标准的符号向量。我们将我们的结果与佩雷斯（Peres and Wootters）[11]和Hausladen等人提出的先前测量结果进行了比较。[10]，我们将后者称为平方根测量（SRM）。我们获得了SRM的新特征，并证明它在最小二乘意义上是最佳的。此外，我们表明，对于几何均匀的状态，SRM设置了SRM最小化检测误差的可能性。这概括了Ban等人的类似结果。[7]。