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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박정훈 (금오공과대학교) 임완수 (금오공과대학교) 양연모 (금오공과대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제6호
발행연도
2021.6
수록면
1,023 - 1,029 (7page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.6.1023

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

마할라노비스 거리를 이용한 파티클 필터의 개선 방법
박정훈 ,  임완수 ,  양연모 한국통신학회논문지 2021.06 학술저널

2020

마할라노비스 거리를 이용한 파티클 필터의 개선 방법
박정훈 ,  유제니오 ,  임완수 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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파티클 필터는 칼만필터의 한 종류로 비선형 데이터, 논가우시안 잡음이 있는 실제 환경에서도 잘 작용하는 상태 추정 알고리즘이다. 마할라노비스 거리는 공간상에서 거리를 측정하는 유클리디안 거리와 달리, 확률 분포상에서의 평균과의 거리를 측정하는 방법이다. 본 논문에서는 기존 파티클 필터와 제안하는 마할라노비스 파티클 필터에 대해 비선형 낙하 모델에서의 시뮬레이션을 수행하고, 각 방법의 예측값과 실제값의 RMS오차를 비교해 성능을 비교 및 검증하였다.
#Particle Filter #Mahalanobis Distance #Non-linear Modeling #Covariance Estimation and Prediction #Statistical Signal Processing

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 마할라노비스 파티클 필터(MPF)
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
R. Kalman, “A new approach to linear filtering and prediction problems,” Trans. ASME, J. Basic Eng., vol. 82, pp. 34-45, Mar. 1960. google schola B. Ristic, S. Arulampalam, and N. Gordon, “Beyond the Kalman Filter : Particle Filters for Tracking Applications,” Artech, 2003. google schola D. Simon, “Optimal State Estimation,” John Willey & Sons, 2006. google schola S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox, “Probabilistic Robotics,” MIT Press, 2005. google schola A. Doucet, N. de Freitas, K. Murphy, and S. Russell, “Rao-Blackwellized particle filtering for dynamic Bayesian networks,” in Proc. Conf. Uncertainty in Artificial Intell., 2000. google schola

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