Online estimation of noise parameters for Kalman filter

Yuen, Ka-Veng; Liang, Peng-Fei; Kuok, Sin-Chi

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yuen, Ka-Veng (Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau) Liang, Peng-Fei (Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau) Kuok, Sin-Chi (Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제47권 제3호

발행연도: 2013.1

수록면: 361 - 381 (21page)

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A Bayesian probabilistic method is proposed for online estimation of the process noise and measurement noise parameters for Kalman filter. Kalman filter is a well-known recursive algorithm for state estimation of dynamical systems. In this algorithm, it is required to prescribe the covariance matrices of the process noise and measurement noise. However, inappropriate choice of these covariance matrices substantially deteriorates the performance of the Kalman filter. In this paper, a probabilistic method is proposed for online estimation of the noise parameters which govern the noise covariance matrices. The proposed Bayesian method not only estimates the optimal noise parameters but also quantifies the associated estimation uncertainty in an online manner. By utilizing the estimated noise parameters, reliable state estimation can be accomplished. Moreover, the proposed method does not assume any stationarity condition of the process noise and/or measurement noise. By removing the stationarity constraint, the proposed method enhances the applicability of the state estimation algorithm for nonstationary circumstances generally encountered in practice. To illustrate the efficacy and efficiency of the proposed method, examples using a fifty-story building with different stationarity scenarios of the process noise and measurement noise are presented.

#Bayesian probabilistic approach #Kalman filter #online algorithm #process noise #measurement noise #structural health monitoring

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이 논문의 저자 정보

Yuen, Ka-Veng

소속기관 Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 4 이용수 1

Liang, Peng-Fei

소속기관 Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 1

Kuok, Sin-Chi

소속기관 Department of Civil and Environmental Engineering, Cornell University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 1

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