کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10326403 | 678070 | 2016 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Self-recovering extended Kalman filtering algorithm based on model-based diagnosis and resetting using an assisting FIR filter
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper proposes a new intelligent filtering algorithm called the self-recovering extended Kalman filter (SREKF). In the SREKF algorithm, the EKF׳s failure or abnormal operation is automatically diagnosed using an intelligence algorithm for model-based diagnosis. When the failure is diagnosed, an assisting filter, a nonlinear finite impulse response (FIR) filter, is operated. Using the output of the nonlinear FIR filter, the EKF is reset and rebooted. In this way, the SREKF can self-recover from failures. The effectiveness and performance of the proposed SREKF are demonstrated through two applications - the frequency estimation and the indoor human localization.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 173, Part 3, 15 January 2016, Pages 645-658
Journal: Neurocomputing - Volume 173, Part 3, 15 January 2016, Pages 645-658
نویسندگان
Jung Min Pak, Choon Ki Ahn, Peng Shi, Myo Taeg Lim,