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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Jong Hwa Kim (한국해양대학교) Yun Su Ha (한국해양대학교) Jae Kwon Lim (한국해양대학교) Soo Kyung Seo (한국해양대학교)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제36권 제7호
발행연도
2012.11
수록면
919 - 926 (8page)

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In order to control a LTI(Linear Time Invariant) system subjected to system noise and measurement noise, first of all, it is necessary to estimate the state of system with reliability. Kalman filtering technique has been widely used to estimate the state of the stochastic LTI system with stationary noise characteristics because of its estimation ability versus algorithm simplicity. However, it often fails to estimate the state of the LTI system of which system parameter uncertainty exists partly and/or input uncertainty exists. In this paper, a new estimation technique based on Kalman filter is suggested for stochastic LTI system under parameter uncertainty and/or input uncertainty. A fuzzy estimation algorithm against uncertainties is introduced so as to compensate the state estimate filtered by Kalman filter. In order to verify the state estimation performance of the suggested technique, several simulations are accomplished.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Parameter uncertain system and Kalman filter
3. System subjected to unknown input and Kalman filter
4. Suggestion of a new estimation algorithm for uncertainties
5. Simulations to verify the estimation performance
6. Conclusions
References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-559-000757658