کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
695538 | 1460661 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Adaptive unscented Gaussian likelihood approximation filter
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper focuses on the update step of Bayesian nonlinear filtering. We first derive the unscented Gaussian likelihood approximation filter (UGLAF), which provides a Gaussian approximation to the likelihood by applying the unscented transformation to the inverse of the measurement function. The UGLAF approximation is accurate in the cases where the unscented Kalman filter (UKF) is not and the other way round. As a result, we propose the adaptive UGLAF (AUGLAF), which selects the best approximation to the posterior (UKF or UGLAF) based on the Kullback–Leibler divergence. This enables AUGLAF to outperform both the UKF and UGLAF.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 54, April 2015, Pages 166–175
Journal: Automatica - Volume 54, April 2015, Pages 166–175
نویسندگان
Ángel F. García-Fernández, Mark R. Morelande, Jesús Grajal, Lennart Svensson,