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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제17권 제1호
발행연도
2007.4
수록면
461 - 464 (4page)

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In this paper, we propose a fuzzy Kalman filtering to deal with a estimation error covariance. The T-S fuzzy model structure is further rearranged to give a set of linear model using standard Kalman filter theory. And then, to minimize the estimation error covariance, which is inferred using the fuzzy system. It can be used to find the exact Kalman gain. We utilize the genetic algorithm for optimizing fuzzy system. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.
#Kalman filter #state estimation #T-S fuzzy model #error covariance #genetic algorithm

목차

요약
1. Introduction
2. Problem formulation
3. Fuzzy Kalman filtering
4. Simulation results
5. Conclusions
Reference

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