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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.4 No.4
- 발행연도
- 2006.8
- 수록면
- 456 - 465 (10page)
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The problem of recursive filtering for linear discrete-time systems with uncertainties is considered. A new suboptimal filtering algorithm is herein proposed. It is based on the fusion formula, which represents an optimal mean-square linear combination of local Kalman estimates with weights depending on cross-covariances between local filtering errors. In contrast to the optimal weights, the suboptimal weights do not depend on current measurements, and thus the proposed algorithm can easily be implemented in real-time. High accuracy and efficiency of the suboptimal filtering algorithm are demonstrated on the following examples: damper harmonic oscillator motion and vehicle motion constrained to a plane.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. OPTIMAL ADAPTIVE KALMAN FILTER
3. SUBOPTIMAL FILTER
4. REAL-TIME IMPLEMENTATION OF THE SUBOPTIMAL FILTER
5. A JOINT CLASSIFICATION-ESTIMATION PROBLEM
6. EXAMPLES
7. CONCLUSION
APPENDIX
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
, 1976. , A unifying framework for adaptive systems Proc. of IEEE 64 : 1126 ~ 1142
, 1965. , Optimal adaptive estimation of sampled stochastic processes IEEE Trans. on Automation Control 10 : 434 ~ 439
, 1975. , IEEE Trans. on Automation Control 20 : 255 ~ 257
, 1988. , Bayesian Analysis of Time Series and Dynamic Models
, 1987. , Kalman Filtering with Real-Time Applications
, 1965. , Optimal adaptive estimation of sampled stochastic processes IEEE Trans. on Automation Control 10 : 434 ~ 439
, 1975. , IEEE Trans. on Automation Control 20 : 255 ~ 257
, 1988. , Bayesian Analysis of Time Series and Dynamic Models
, 1987. , Kalman Filtering with Real-Time Applications
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