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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채창현 (금오공과대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제15권 제2호
발행연도
2016.4
수록면
131 - 138 (8page)

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In order to improve the performance of an extended Kalman filter, a simplified indirect inference method (SIIM) fuzzy logic system (FLS) is proposed. The proposed FLS is composed of two fuzzy input variables, four fuzzy rules and one fuzzy output. Two normalized fuzzy input variables are the variance between the trace of a prior and a posterior covariance matrix, and the residual error of a Kalman algorithm. One fuzzy output variable is the weighting factor to adjust for the Kalman gain. There is no need to decide the number and the membership function of input variables, because we employ the normalized monotone increasing/decreasing function. The single parameter to be determined is the magnitude of a universe of discourse in the output variable. The structure of the proposed FLS is simple and easy to apply to various nonlinear state estimation problems. The simulation results show that the proposed FLS has strong adaptability to estimate the states of the incoming/outgoing moving objects, and outperforms the conventional extended Kalman filter algorithm by providing solutions that are more accurate.
#Extended Kalman Filter(확장칼만필터) #Fuzzy Logic(퍼지논리) #Simplified Indirect Inference(간편간접추론) #State Estimation(상태추정)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. SIIM 퍼지논리에 의한 EKF
3. 모의실험
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Anderson, B. D. and Moore, J. B., Optimal Filtering, Prentice-Hall Electrical Engineering Series, 1979. google schola Lewis, F. L., Optimal Estimation with an Introduction to Stochastic Control Theory, John Wiley & Sons, Inc., 1986. google schola Habibi, S., “The Smooth Variable Structure Filter,” Proceedings of the IEEE, Vol. 95, No. 5, pp. 1026-1059, 2007. google schola Lewis, F. L,, Optimal Estimation with an Introduction to Stochastic Control Theory, John Wiely & Sons, Inc., 1986. google schola Abdelnour, G., Chand, S., Chiu, S. and Kido, T., “On-line Detection & Correction of Kalman Filter Divergence by Fuzzy Logic,“ American Control Conference, No. 30, pp. 1835-1839, 1993. google schola

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