퍼지 알고리즘을 적용한 적응 KALMAN 필터 = AN ADAPTIVE KALMAN FILTER APPLIED FUZZY ALGORITHM
저자
노영환 (전자공학과)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1996
작성언어
English
주제어
KDC
051.000
자료형태
학술저널
수록면
9-33(25쪽)
제공처
소장기관
이 연구에서 두 종류의 퍼지 방법들이 적응 Kalman 필터에 적용된다. 퍼지처리는 추적된 신호에 대하여 SNR(신호와 잡음비)의 온-라인 평가로 유도된다. 필터이득계수들은 퍼지 멤버쉽 함수들을 사용하여 불확실한 신호/잡음 다이나믹의 50 dB 에 대하여 적응 시킨다. 여기서 두종류의 멤버쉽 함수들이 있는데 하나는 "결정 및 제어 함수"에 기초를 두고 다른 하나는 "시스템의 오차와 오차 변화분"에 기초한다. 특정한 시뮬레이션 결과들이 GPS 같은 추적의 응용 같은 위치와 속도상태를 가진 하나의 다이나믹 시스템 모델에 대하여 보여준다. 이 필터는 Gaussian 잡음의 인가로 위치를 측정하고 단입력 단출력을 가지고 있다.
하나의 강인 Bayes 구조는 신호 및 잡음 평가로부터 필터이득 계수들을 계산한다. 이 연구에서 정확하지 않은 신호 및 잡음 평가가 퍼지 멤버쉽 함수의 사용으로 교정된다. 이 결과 적응필터는 GPS 신호 및 잡음 환경에서 거의 최적적응 실행 결과를 보여준다. 생성 결과들은 Kalman 위치 및 속도 이득과 SNR 및 추적오차에 관하여 퍼지동조 Kalman 필터와 고정 Kalman 필터에 대하여 비교하고 있다.
In this research, two kinds of fuzzy processing methods are applied to the adaptive Kalman filter. The fuzzy processing is driven by an inaccurate on-line estimate of signal-to-noise ratio (SNR) for the signal being tracked. The filter gain coefficients are adapted over a 50 dB range of unknown signal/noise dynamics, using fuzzy membership functions. There are two kinds of membership functions; one is based on the decision and control function, and another is on the system error and its change of error. Specific simulation results are shown for a dynamic system model which has position-velocity states, as in vehicle tracking applications such as the Glabal Positioning System (GPS). The filter is a single-input, single-output, driven by meausrements of position, corrupted by additive (Gaussian) noise.
A robust Bayes scheme would calculate the filter gain coefficients from the signal-to noise estimate. In my implementation, the inaccurate signal-to-noise estimate is corrected by the use of fuzzy membership functions. The resulting adaptive filter produces near optimum performance in the GPS signal-noise environment. Performances are compared for fuzzy-tuned Kalman filter and fixed kalman filter in terms of Kalman position and velocity gains, SNR and tracking error.
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