A New Adaptive Extended Kalman Filter for a Class of Nonlinear Systems
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 419
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACM-6-1_001
تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1398
چکیده مقاله:
This paper proposes a new adaptive extended Kalman filter (AEKF) for a class of nonlinear systems perturbed by noise which is not necessarily additive. The proposed filter is adaptive against the uncertainty in the process and measurement noise covariances. This is accomplished by deriving two recursive updating rules for the noise covariances, these rules are easy to implement and reduce the number of noise parameters that need to be tuned in the extended Kalman filter (EKF). Furthermore, the AEKF updates the noise covariances to enhance filter stability. Most importantly, in the worst case, the AEKF converges to the conventional EKF. The AEKF performance is determined based on the mean square error (MSE) performance measure and the stability is proven. The results illustrate that the proposed AEKF has a dramatic improved performance over the conventional EKF, the estimates are more stable with less noise.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Iyad Hashlamon
Department of Mechanical Engineering, Palestine Polytechnic University, Hebron, Palestine
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :