کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6958167 | 1451937 | 2017 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Kullback-Leibler divergence approach to partitioned update Kalman filter
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Kalman filtering is a widely used framework for Bayesian estimation. The partitioned update Kalman filter applies a Kalman filter update in parts so that the most linear parts of measurements are applied first. In this paper, we generalize partitioned update Kalman filter, which requires the use of the second order extended Kalman filter, so that it can be used with any Kalman filter extension such as the unscented Kalman filter. To do so, we use a Kullback-Leibler divergence approach to measure the nonlinearity of the measurement, which is theoretically more sound than the nonlinearity measure used in the original partitioned update Kalman filter. Results show that the use of the proposed partitioned update filter improves the estimation accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 130, January 2017, Pages 289-298
Journal: Signal Processing - Volume 130, January 2017, Pages 289-298
نویسندگان
Matti Raitoharju, Ángel F. GarcÃa-Fernández, Robert Piché,