Kalman 필터 기반의 퍼지 적응상태 추정 기법

• 영문명: A Fuzzy State Estimation Technique Based on Kalman Filter
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김종화(Jong-Hwa Kim) 김진규(Jin-Kyu Kim) 임재권(Jae-Kwon Lim) 하윤수(Yun-Su Ha) 신옥근(Ok-Keun Shin)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2008년도 공동학술대회 지구환경변화와 해양산업의 전망 논문집, 279~280쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.06.30

영문 초록

Kalman filter algorithm has widely been used under the assumption that a system noise exerted on a stochastic system is white Gaussian. However, the Kalman filter is not converged on the true state but eventually diverged when an unknown abrupt input is applied to the system. In order to solve filter divergence problem, in this paper, a fuzzy state estimation technique compensating filtered estimates corresponding to the abrupt unknown input by using innovation process is introduced. The suggested estimation technique is guaranteed through computer simulation experiments.

목차

Abstract

1. 서론

2. Kalman 필터 알고리즘

3. 미지의 입력추정 알고리즘과 필터 보상

참고문헌

키워드

칼만 필터 상태 추정 퍼지 입력추정 Kalman filter State estimation Fuzzy input estimation