کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6957165 | 1451915 | 2018 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The uncertainty learning filter: A revised smooth variable structure filter
ترجمه فارسی عنوان
فیلتر یادگیری عدم قطعیت: یک فیلتر ساختار متغیر صاف تجدید نظر شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
In this contribution the problem of state estimation of systems with imprecise description is addressed. A revised version of smooth variable structure filter (SVSF) called uncertainty learning filter (ULF) is proposed. By introducing an uncertainty learning parameter a novel strategy to minimize a pseudo mean squared estimation error is developed. The introduced uncertainty learning parameter acts as a tuning factor controlling the influence of the imprecise process model on the estimations. Parameter dependencies can be avoided by adapting the uncertainty learning parameter from the innovation process. Consequently the proposed adaptive uncertainty learning filter (A-ULF) has the ability to tune itself according to the uncertainties of the process model. The boundedness of estimation error of A-ULF approach is proven. Simulation results are given to compare the estimation performance of the proposed method with SVSF, and the extended Kalman filter (EKF).
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 152, November 2018, Pages 217-226
Journal: Signal Processing - Volume 152, November 2018, Pages 217-226
نویسندگان
Mark Spiller, Fateme Bakhshande, Dirk Söffker,