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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jaechan Lim (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.9 No.6
발행연도
2014.11
수록면
2,107 - 2,113 (7page)

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Particle filtering (PF) has shown its outperforming results compared to that of classical Kalman filtering (KF), particularly for highly nonlinear problems. However, PF may not be universally superior to the extended KF (EKF) although the case (i.e. an example that the EKF outperforms PF) is seldom reported in the literature. Particularly, PF approaches show degraded performance for problems where the state noise is very small or zero. This is because particles become identical within a few iterations, which is so called particle impoverishment (PI) phenomenon; consequently, no matter how many particles are employed, we do not have particle diversity regardless of if the impoverished particle is close to the true state value or not. In this paper, we investigate this PI phenomenon, and show an example problem where a classical KF approach outperforms PF approaches in terms of mean squared error (MSE) criterion. Furthermore, we compare the processing speed of the EKF and PF approaches, and show the better speed performance of classical EKF approaches. Therefore, PF approaches may not be always better option than the classical EKF for nonlinear problems. Specifically, we show the outperforming result of unscented Kalman filter compared to that of PF approaches (which are shown in Fig. 7(c) for processing speed performance, and Fig. 6 for MSE performance in the paper).
#Carrier frequency offset #Extended Kalman filter #Particle filtering #Particle impoverishment

목차

Abstract
1. Introduction
2. CFO Estimation In OFDM Systems
3. Classical Approaches and Particle Filtering
4. Computer Simulations
5. Conclusions
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Rudolph Emil Kalman / 1960 / A new approach to linear filtering and prediction problems / Transactions of the ASME-Journal of Basic Engineering 82 : 35 ~ 45 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. Arulampalam / 2002 / A tutorial on particle filters for online nonlinear / non-Gaussian Bayesian tracking / IEEE Trans. Signal Processing 50 (2) : 174 ~ 188 google schola 3. [단행본] - Monson H. Hayes / 1996 / Statistical digital signal processing and modeling / John wiley & sons, inc. google schola 4. [단행본] - Steven M. Kay / 1993 / Fundamentals of statistical signal processing, vol. 1, Prentice hall signal processing series / Estimation Theory google schola 6. [학술지(정기간행물)] - Hyun-Woo Sim / 2014 / On-line Parameter Estimation of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor using an Extended Kalman Filter / Journal of Electrical Engineering & Technology 9 (2) : 600 ~ 608 dbpia

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