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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권보규 (강원대학교) 김상일 (강원대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제47권 제4호(통권 제451호)
발행연도
2023.4
수록면
303 - 311 (9page)
DOI
10.3795/KSME-A.2023.47.4.303

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본 논문에서는 선형 시불변 시스템에 대해 수정된 Sage-Husa 적응 필터링 알고리즘에 기반한 적응 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 먼저 유한 구간 순차적 잡음 추정 기법과 유한 임펄스 응답 추정 기법을 적용하여 유한 임펄스 응답 필터에 적용할 수 있는 수정된 Sage-Husa 적응 필터링 알고리즘을 제안한다. 더 나아가 수정된 Sage-Husa 적응 필터링 알고리즘과 최적 유한 임펄스 응답 필터의 결합을 통해 새로운 적응 유한 임펄스 응답 필터를 설계한다. 제안하는 적응 유한 임펄스 응답 필터링 기법은 최근 유한 구간의 출력 정보만을 사용하기 때문에 유한 입출력 안정성을 보장하며 순간적 모델 불확실성에 대한 강인성과 적응성을 가진다. 칼만 필터, Sage-Husa 적응 칼만 필터 및 최적 유한 임펄스 응답 필터와의 비교 시뮬레이션 수행을 통해 제안하는 알고리즘의 우수성과 유용성을 검증한다.
#Adaptive Filter(적응 필터) #Finite Impulse Response(유한 임펄스 응답) #Sage-Husa Adaptive Filtering Algorithm(Sage-Husa 적응 필터링 알고리즘) #State Estimation(상태 추정)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 기존 SHAF 알고리즘 및 재귀적 형태의 최적 FIR 필터
3. 수정된 SHAF 알고리즘 기반 적응 FIR 필터
4. 시뮬레이션
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Kim, H. S., Kim, T. Y. and Chai, J. B., 2018, “Study of Online Sensor Calibration Monitoring Using a Kalman Filter,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 42, No. 4, pp. 301~309. google schola Lee, H. W., Min, H. S., Park, S. H., Park, J. H., Jang, M. and Oh, K., 2021, “Development of Object Tracking and Classification Algorithm with Variable Detection Areas based on Kalman and Particle Filters,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 45, No. 9, google schola Lewis, F. L., 1986, Optimal Estimation: With An Introduction to Stochastic Control Theory, John Wiley and Sons: NJ, USA. google schola Fitzgerald, R. J., 1971, “Divergence of the Kalman Filter,” IEEE Trans. Autom. Control, Vol. 16, No. 6, pp. 736~747. google schola Zhao, J. and Mili, L. A., 2019, “A Theoretical Framework of Robust H-infinity Unscented Kalman Filter and its Application to Power System Dynamic State Estimation,” IEEE Trans. Signal Process., Vol. 67, No. 10, pp. 2734~2746. google schola

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