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자료유형
학술저널
저자정보
권보규 (강원대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
669 - 674 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0088

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In this paper, an exponentially weighted Finite Impulse Response (FIR) filter is proposed for discrete-time linear time-varying systems. The weighting method of measurements was first introduced for the FIR structured estimators, then an optimal design of the exponentially weighted FIR filter was developed with respect to a minimum variance criterion for discrete-time linear time-varying systems. The proposed filter is designed to be unbiased and independent of initial state information. Due to the inclusion of the weighting factor, it is expected to be less prone to model uncertainty and numerical errors than the conventional optimal FIR filter. Moreover, the proposed FIR filter is reduced to the optimal time-varying FIR filter with an equal weight, and can thereby provide a more general solution than the conventional optimal FIR filter. Through a numerical study, the performance of the proposed FIR filter was shown by comparing it with the exponentially weighted Kalman filter and the conventional optimal FIR filter when the modeling uncertainties exist.
#Finite impulse response #exponential data weighting #weighted Kalman filter #robust filtering

목차

Abstract
I. 서론
II. 시변 지수 가중 FIR 필터
III. 수치적 예제
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
R. E. Kalman and R. S. Bucy, “New results in linear filtering and prediction theory,” Journal of Basic Engineering, vol. 83, no. 1, pp. 95-108, 1961. google schola E. J. Kim, S. T. Kim, Y. H. Kim, M. J. Choi, D. H. Viet, and J. W. Song, “A dual fault detection algorithm based on the federated kalman filter to enhance the reliability of the navigation system,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 2, pp. 136-143, 2020. google schola W. C. Jung and J. K. Lee, “IMU-based position estimation of lower limbs via a combination of kinematic modeling with minimal utilization of magnetometers,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 4, pp. 222-233, 2020. google schola R. J. Fitzgerald, “Divergence of the Kalman filter,” IEEE Trans. on Automatic Control, vol. 16, pp. 736-747, Dec. 1971. google schola C. Jiang, S. Zhang, and Q. Zhang, “A novel robust interval Kalman Filter algorithm for GPS/INS integrated navigation,” Journal of Sensors, vol. 2016, 2016. google schola

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