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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권오신 (군산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제17권 제6호
발행연도
2013.6
수록면
1,273 - 1,280 (8page)

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움직이는 물체를 추적함에 있어 언센티드 칼만 필터(UKF) 알고리즘은 미분 계산없는 빠른 수렴속도와 뛰어난 추정 성능을 지녔다. 그러나 이 방법은 가우시안 잡음 분포 하에서 적용해야 하는 등 제한적인 조건이 수반되는 문제점을 안고 있다. 반면에 파티클 필터(PF)는 제한적인 조건 없이 비선형/비가우시안 시스템에도 적용할 수 있는 상태 추정기법 이라 할 수 있겠다. 그러나 이 방법 또한 파티클의 갯수가 늘어나면 계산량이 크게 증가하는 등의 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위하여 UKF와 PF를 결합한 언센티드 파티클 필터(UPF) 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 기존의 PF와 UPF 알고리즘을 2-자유도 펜듈럼 시스템을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 방법이 PF에 비하여 비선형/비가우시안 시스템의 상태 추정에 더욱 적합 함을 확인할 수 있었다.
#비선형/비가우시안 시스템 #상태 추정 #언센티드 파티클 필터 #Nonlinear/Non-gaussian System #State Estimate #Unscented Particle Filter

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 엔센티이드 칼만필터 (UKF)
Ⅲ. 파티클 필터
Ⅳ. 언센티드 파티클 필터(UPF)
Ⅴ. 시뮬레이션
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - M.S. Arulampalam / 2002 / A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking / IEEE Trans. Signal Processing 50 (2) : 174 ~ 188 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 이소희 / 2009 / 퍼지추론/UPF를 이용한 UGV의 GPS/INS 데이터 융합 및 위치추정 / 한국지능시스템학회 논문지 19 (3) : 408 ~ 414 dbpia 3. [학위논문] - H.G. Oh / 2008 / Moving Object Tracking in UAV Video Using Particle Filter / 석사 / Korea Aerospace Univ google schola 4. [학위논문] - W.J. Jun / 2005 / A Tightly Coupled GPS/INS Integration Based on the Unscented Particle Filter / 석사 / KonKuk Univ google schola 6. [학술지(정기간행물)] - 승지훈 / 2012 / UKF 기반한 동역학 시스템 파라미터의 추정 / 한국산학기술학회논문지 13 (2) : 772 ~ 778 dbpia

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