Temat: Extended Kalman Filter

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Porównanie algorytmów filtru cząsteczkowego i rozszerzonego cząsteczkowego filtru Kalmana
Comparison of Particle Filter and Extended Kalman Particle Filter
Autorzy:: Michalski, Jacek
Zietkiewicz, Joanna
Kozierski, Piotr
Wydawca:: Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk
Cytata wydawnicza:: Jacek Michalski, Piotr Kozierski, Joanna Zietkiewicz, Comparison of Particle Filter and Extended Kalman Particle Filter, Studia z Automatyki i Informatyki, Vol. 42, 2017, pp. 43-51.
Opis:: Politechnika Poznańska, Wydział Elektryczny, Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej
W pracy zostały zaprezentowane trzy algorytmy estymacji – rozszerzony filtr Kalmana, filtr cząsteczkowy (algorytm Bootstrap) i rozszerzony cząsteczkowy filtr Kalmana. Algorytmy filtru cząsteczkowego i rozszerzonego cząsteczkowego filtru Kalmana zostały porównane dla różnej liczby cząsteczek, a wyniki zestawione z wynikami działania rozszerzonego filtru Kalmana. Jakość estymacji została sprawdzona dla trzech nieliniowych obiektów (systemy jedno- i wielowymiarowe) i oceniona za pomocą wskaźnika jakości aRMSE. Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, że rozszerzony cząsteczkowy filtr Kalmana zapewnia lepszą jakość estymacji dla niewielkiej liczby cząsteczek w porównaniu do zwykłego filtru cząsteczkowego. Jednakże nie jest to spełnione dla silnie nieliniowego obiektu.
In this paper, three state estimation algorithms, namely: Extended Kalman Filter, Particle Filter (Bootstrap Filter) and Extended Kalman Particle Filter, have been presented. Particle Filter and Extended Kalman Particle Filter algorithms have been compared with a different number of particles and the results have been presented together with Extended Kalman Filter. Estimation quality has been checked for three nonlinear objects (one- and multidimensional systems) and evaluated through the aRMSE quality index value. Based on the obtained results it was concluded that Extended Kalman Particle Filter provide better estimation quality for low number of particles in comparison to simple particle filter. However it is not met for highly nonlinear system.
Dostawca treści:: Repozytorium Centrum Otwartej Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Comparison of estimation accuracy of EKF, UKF and PF filters
Autorzy:: Konatowski, S.
Kaniewski, P.
Matuszewski, J.
Tematy:: non-linear filtering
extended Kalman filter
unscented Kalman filter
particle filter; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Forum Nawigacyjne
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/320725.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Several types of nonlinear filters (EKF — extended Kalman filter, UKF — unscented Kalman filter, PF — particle filter) are widely used for location estimation and their algorithms are described in this paper. In the article filtering accuracy for non-linear form of measurement equation is presented. The results of complex simulations that com-pare the quality of estimation of analyzed non-linear filters for complex non-linearities of state vector are presented. The moves of maneuvering object are described in two-dimensional Cartesian coordinates and the measurements are described in the polar coordinate system. The object dynamics is characterized by acceleration described by the univariate non-stationary growth model (UNGM) function. The filtering accuracy was evaluated not only by the root-mean-square errors (RMSE) but also by statistical testing of innovations through the expected value test, the whiteness test and the WSSR (weighted sum squared residual) test as well. The comparison of filtering quality was done in the MATLAB environment. The presented results provide a basis for designing more accurate algorithms for object location estimation.
W artykule opisane zostały algorytmy filtrów nieliniowych (rozszerzony EKF i bezśladowy UKF filtr Kalmana oraz filtr cząstkowy PF) stosowane powszechnie do estymacji położenia. Porównano dokładność estymacji tych filtrów dla nieliniowego równania pomiarowego. Zaprezentowane zostały rezultaty badań symulacyjnych porównujących jakość estymacji analizowanych rodzajów filtrów nieliniowych dla złożonej nieliniowości wektora stanu. Ruch obiektu manewrującego opisano w dwuwymiarowym układzie kartezjańskim, natomiast pomiary w polarnym układzie współrzędnych. Dynamikę obiektu charakteryzuje przyspieszenie opisane funkcją Univariate-Non-Stationary-Growth-Model. Efektywność badań, poza określaniem błędów średniokwadratowych RMSE, oceniano poprzez statystyczne testowanie innowacji za pomocą: testu wartości oczekiwanej, testu białości oraz testu WSSR (Weighted-Sum-Squared-Residual). Ocena jakości procesu filtracji została przeprowadzona w środowisku MATLAB. Przedstawione wyniki stanowią podstawę do projektowania dokładniejszych algorytmów estymacji położenia obiektu.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Introduction to the Special Section on State and Parameter Estimation Methods for Sensorless Drives
Autorzy:: Barut, M.
Hinkkanen, M.
Orlowska-Kowalska, T.
Tematy:: sensorless control
extended Kalman filter
unscented Kalman filter
MRAS estimators
neural networks; Pokaż więcej
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1193677.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This short article constitutes an introductory part of the Special Section (SS) on State and Parameter Estimation Methods in Sensorless Drives. In the current issue of the journal, the first part of this section is published. Accepted articles are focussed mainly on estimation of the state variables and parameters for vector-controlled induction motor (IM) drives, using different concepts, such as different types of Kalman filters (KFs) and model reference adaptive systems (MRASs). The KF was also proposed for brushless DC motor (BLDC). Also, neural networks (NNs) have been proposed for mechanical state variables’ estimation of the drive system with elastic couplings.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Experimental study on damage detection of base-isolated structure using an adaptive extended Kalman filter
Autorzy:: Yin, Q.
Zhou, L.
Mu, T.
Yang, J. N.
Tematy:: damage detection
adaptive extended Kalman filter
base-isolated structure; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/280160.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In this paper, experimental studies are performed and presented to verify the capability of the adaptive extended Kalman filter (AEKF) approach for identifying and tracking damages in nonlinear structures. A base-isolated building model consisting of a scaled building model mounted on a rubber-bearing isolation system has been tested experimentally in the laboratory. The non-linear behavior of the base isolators is represented by the Bouc-Wen model. To simulate the structural damages during the test, an innovative device, referred to as the stiffness element device (SED), is proposed to reduce the stiffness of the upper storey of the structure. Various damage scenarios have been simulated and tested. The measured acceleration response data and the AEKF approach are used to track the variation of the stiffness during the test. The tracking results for the stiffness variations correlate well with that of the referenced values. It is concluded that the AEKF approach is capable of tracking the variation of structural parameters leading to the detection of damages in nonlinear structures.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Nonlinear observers design for multivariable ship motion control
Autorzy:: Tomera, M.
Tematy:: extended Kalman filter
nonlinear observers
ship control
dynamic positioning; Pokaż więcej
Wydawca:: Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/259089.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This paper presents the designs of two observers, which are: the extended Kalman filter and the nonlinear passive observer. Based on the measured values of ship position and heading, the observers estimate the surge, sway and yaw velocities of the ship motion. The observers make use of the simplified nonlinear mathematical model of ship motion in which the neglected ship dynamics and disturbances are modelled using bias. The designed observers firstly have been simulated on a computer model where their parameters were calibrated, and then were implemented on the physical model of the training ship “Blue Lady” in the ship handling centre in Ilawa-Kamionka. The comparative analysis was done with respect to the estimated variables describing the ship motion in three directions: surge, sway and yaw.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Two cascaded and extended kalman filters combined with sliding mode control for sustainable management of marine fish stocks
Autorzy:: Benz, Katharina
Rech, Claus
Mercorelli, Paolo
Sergiyenko, Oleg
Tematy:: Lotka‐Volterra model
sliding mode control
Extended Kalman Filter; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1837383.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This paper deals with a possible approach to controlling marine fish stocks using the prey‐predator model described by the Lotka‐Volterra equations. The control strategy is conceived using the sliding mode control (SMC) approach which, based on the Lyapunov theorem, offers the possibility to track desired functions, thus guaranteeing the stability of the controlled system. One of the most important aspects of this model is the identification of some parameters which characterizes the model. In this work two cascaded and Extended Kalman Filters (EKFs) are proposed to estimate them in order to be utilized in SMC. This approach can be used for sustainable management of marine fish stocks: through the developed algorithm, the appropriate number of active fishermen and the suitable period for fishing can be determined. Computer simulations validate the proposed approach.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Zastosowanie rozszerzonego filtru Kalmana drugiego rzędu do wyznaczania pozycji
Application of second order Extended Kalman Filter in positioning
Autorzy:: Malinowski, M.
Tematy:: filtr Kalmana
system GPS
rozszerzony filtr Kalmana
Kalman filter
GPS system
extended Kalman filter; Pokaż więcej
Wydawca:: Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/314142.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Najczęściej stosowanym w zintegrowanych systemach nawigacyjnych narzędziem do przetwarzania sygnałów jest filtr Kalmana. Na dobór algorytmu filtracji Kalmana ma wpływ oczekiwana dokładność oraz strategia integracji przyrządów pomiarowych. W oparciu o dwa eksperymenty symulacyjne wykonano analizę metod filtracji Kalmana oraz powiązanych z nimi algorytmów wygładzających stosowanych w zintegrowanych systemach nawigacyjnych. W porównaniu zastosowano filtr EKF (Extended Kalman Filter) wymagający aproksymacji przy użyciu pochodnych cząstkowych pierwszego i drugiego rzędu oraz filtr UKF (Unscented Kalman Filter) pozbawiony tego wymogu. Dla każdej metody filtracji przedstawiono odpowiednio algorytmy wygładzające EKS (Extended Kalman Smoother) i UKS (Unscented Kalman Smoother).
The Kalman filter is often applied tool of the signal processing in integrated navigation systems. The expected accuracy and integration strategy of measuring instruments has impact on the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different filtering methods and associated smoothers based on two simulation tests was presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) first and (hessians) second order partial derivations and derivative-free filter like UKF (Unscented Kalman Filter) was implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) were presented.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Takagi Sugeno fuzzy expert model based soft fault diagnosis for two tank interacting system
Autorzy:: Manikandan, P.
Geetha, M.
Tematy:: extended Kalman filter
fault diagnosis
fuzzy logic
two-tank system; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/229272.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The inherent characteristics of fuzzy logic theory make it suitable for fault detection and diagnosis (FDI). Fault detection can benefit from nonlinear fuzzy modeling and fault diagnosis can profit from a transparent reasoning system, which can embed operator experience, but also learn from experimental and/or simulation data. Thus, fuzzy logic-based diagnostic is advantageous since it allows the incorporation of a-priori knowledge and lets the user understand the inference of the system. In this paper, the successful use of a fuzzy FDI based system, based on dynamic fuzzy models for fault detection and diagnosis of an industrial two tank system is presented. The plant data is used for the design and validation of the fuzzy FDI system. The validation results show the effectiveness of this approach.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Joint Channel and Carrier Estimation Using Extended Kalman Filter
Autorzy:: Hanza, G.
Tematy:: extended Kalman filter
EKF
joint channel
carrier estimation
synchronization
digital receiver; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/227355.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In this paper a proposal of joint channel and carrier estimation using extended Kalman filter (EKF) is presented. For the proposed algorithm simulations are performed and the results are compared with the separate channel estimation based on the Kalman filter (KF) and carrier estimation based on the extended Kalman filter (EKF).
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: D-Step Ahead Kalman Predictor for Controlled Autoregressive Processes With Random Coefficients
Autorzy:: Hilgert, N.
Vila, J. P.
Tematy:: proces autoregresji
wzór wstępny Kalmana
filtr Kalmana
autoregressive processes
Kalman predictor
Kalman filter
extended Kalman filter; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/908306.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This paper deals with prediction of controlled autoregressive processes with additive white Gaussian noise and random coefficients adapted to an observation process. Our aim is twofold. We begin by extending to the standard Kalman predictor a result of Chen et al. (1989) on the optimality of the standard Kalman filter when applied to linear stochastic processes with almost surely finite random coefficients. We then show on an example how some particular nonlinear autoregressive processes can be embedded in these linear processes with random coefficients. Such nonlinear processes can then benefit from this optimal prediction, which is not provided by the usual extended Kalman predictor.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Extended Kalman Filter" wg kryterium: Temat