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논문 기본정보
Improved Gaussian filter algorithm for nonlinear system with random delay and asynchronously correlated noises
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 中國慣性技術學報 = Journal of Chinese Society of Inertial Technology |
| ISSN | 1005-6734, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | YU, Han,SONG, Shen-min,WANG, Shuo,LI, Peng |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 랜덤 시간 지연과 비동기 상관 잡음 상황 하의 상태 추정 문제를 고려하여 개선된 가우스 필터(GF) 알고리즘을 제안하였다. 또한 고차 시스템에서의 구현 방식-랜덤 시간 지연과 비동기 상관의 용적 칼만 필터(CKF-RDCN)를 제시하였다. 먼저, Bernoulli 분포의 상호 비상관 랜덤 서열을 만족시켰고, 이를 통해 시스템 관측 데이터 중에 존재할 수 있는 랜덤 시간 지연 현상을 묘사하였다. 그리고 측정 잡음을 상태변수로 이용하여 관측 시간 지연의 사후 확률 밀도를 추정하였다. 그 다음, 1차 스털링 보간(Stirling's interpolation) 공식을 사용하여 과정 잡음과 측정 잡음의 비동기 상관으로 인해 초래된 랜덤 변수 함유 다차원 적분 문제를 근사하게 추정하였다. 마지막으로 3차 구형-반지름 용적 법칙에 근거한 CKF-RDCN 필터 알고리즘의 상세 설계를 제시하였다. 이외, 제안한 개선된 GF 알고리즘의 특수 사례로 고전적 GF 알고리즘을 들었다. 고전적 GF 알고리즘은 범용 비선형 필터 알고리즘의 프레임으로서 다양한 사후 확률 밀도 추정 방법에 따라 서로 다른 구현 형식을 가질 수 있다. 시뮬레이션 결과, 확장 칼만 필터(EKF) 알고리즘과 용적 칼만 필터(CKF) 알고리즘에 비해 CKF-RDCN은 관측 시간 지연과 상관 잡음을 함유한 시스템의 상태 추정 문제 해결에 있어 더 높은 정밀도와 더 좋은 수치 안정성을 보유하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART75847197 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | nonlinear filter,Gaussian filter,random delay,correlated noises,cubature Kalman filter,비선형 필터,가우스 필터,랜덤 시간 지연,상관 잡음,용적 칼만 필터 |