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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제28권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
216 - 220 (5page)

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In this paper, we propose a finite memory filter (estimator) for discrete-time stochastic linear systems with delays in state and mea- surement. A novel filtering algorithm is designed based on finite memory strategies, to achieve high estimation accuracy and stabilityunder parametric uncertainties. The new finite memory filter uses a set of recent observations with appropriately chosen initial horizonconditions. The key contribution is the derivation of Lyapunov-like equations for finite memory mean and covariance of system state with an arbitrary number of time delays. A numerical example demonstrates that the proposed algorithm is more robust and accurate than the Kalman filter against dynamic model uncertainties

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