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논문 기본 정보

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학술저널
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조성윤 (한국전자통신연구원) 문흐줄 (과학기술연합대학원대학교) 김경호 (한국전자통신연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제19권 제2호
발행연도
2013.2
수록면
87 - 94 (8page)

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UKF (Unscented Kalman Filter) has been used in the nonlinear systems without initial accurate state estimates instead of EKF (Extended Kalman Filter) of the last decade because the UKF has robustness to the large initial estimation error. In the multi-rate integrated system such as INS (Inertial Navigation System)/GPS (Global Positioning System) integrated navigation system, however, it is difficult to implement the UKF based navigation algorithm in the mid-grade micro-processor due to the large computational burden. To overcome this problem, this paper proposes a MUKF (Modified UKF) that has a reduced computation burden using the basic idea that the change of the provability distribution for the state variables between measurement updates is small in the multi-rate INS/GPS integrated navigation filter. The performance of the proposed MUKF is verified by numerical simulations

목차

Abstract
I. 서론
II. Unscented 칼만 필터
III. 다중속도 INS/GPS 결합항법시스템을 위한 수정된 UKF
IV. 시뮬레이션 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (18)

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