Uyarlı Kalman filtresi

Levent ÖZBEK (Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Matematik Bölümü, Ankara, Türkiye)
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
11 0
Yıl: 2000 Cilt: 13 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 369 - 380 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Uyarlı Kalman filtresi

Öz:
Gerçek bir sistemin modeli oluşturulurken amaca uygun olarak yaklaşık değerlerin alınması, bazı basitleştirmelerin yapılması, eksik bilginin olması sonucu, sistemin temel karakteristiklerinin incelenmesinde daima hatalarla karşılaşılır. Çeşitli nedenlerden dolayı Kalman Filtresinde ortaya çıkan ıraksama probleminin giderilebilmesi için filtreleme işleminde bazı değişikliklerin ve güçlendirmelerin yapılması gerekmiştir. Bu çalışmada, durum-uzay modelinin başlangıçta hatalı kurulması durumunda, Kalman Filtresinde ortaya çıkan ıraksama problemi göz önüne alınmış ve bu sorunların giderilmesine yönelik yapılan çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir.
Anahtar Kelime:

Adaptive Kalman filter

Öz:
When investigation of basic characteristics of a real system it can be modeled incorrectly for some different reasons such as approximated values can be taken to achive the goal and some simplifications are needed. In this case, in order to solve the divergence problem of the Kalman Filter, there must be some changes and robustness in filtering. In this study, the divergence problem of the Kalman Filter is considered when the state space is modeled incorrectly and some results of the solution of the problem are reviewed.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Diğer Erişim Türü: Erişime Açık
  • [I]Alîev, F. A. ve Özbek, L. 1996. Kalman Filtresi için Merkezi Limit Teoreminde Yakınsama Hızlarının Değerlendirilmesi. Araştırma Sempozyumu '96 Bildirileri, s. 182-185, Ankarav
  • [2]Aliev, F. A. and Özbek, L. 1997. Evaluation of Convergence Rate in the Central Limit Theorem for the Kalman Filter. IEEE Trans. Auto.Control., Basımda.
  • [3]Anderson, B. D. O. and Moore, J. B. 1979. Optimal Filtering. Prentice Hall.
  • [4]Ansley, C. F. and Kohn, R. 1983. Exact likelihood of vector autoregressive moving average process with missing or aggregated data. Biometrica, 70, 275-278.
  • [5]Bar-Shalom, Y. and Li, X. 1993. Estimation and Tracking Principles, Techniques and Software. Artech House.
  • [6]Beltran, N. D. R. 1995. Autoregressive and adaptive estimation with an application to hurricane track prediction. Int.J.Control, Vol.26; 1791-1812.
  • [7]Bryson, A. E. and Ho, Y. C. 1969. Optimization, Estimation and Control. Ginn and Company.
  • [8]Chen, G. 1993. Approximate Kalman Filtering. World Scientific.
  • [9]Chen, M. J. and Norton, J. P. 1997. Estimation techique for tracking rapid parameter changes. Int. J.Control, Vol. 45; 1387-1398.
  • [10]Chid, C. K. and Chen, G. 1991. Kalman Filtering with Real-time Applications. Springer-Verlag.
  • [II]Chow, H. 1994. Robust Estimation in Time Series: An Approximation to the Gaussian Kalman Filter. Commun. Statist. Theory Meth. Vol. 23; 3491-3505.
  • [12]Cipra, T. 1997. Recursive Methods for Time Series. ISI '97. Bulletin of the International Statistical Institute, Proceedings Book 2, 455-456, İstanbul.
  • [13]Diderrich, G.T. 1985. The Kalman Filter From the Perspective of Goldberger-Theil estimators. The American Statistician, Vol.39; 193-198.
  • [14] Duncan, D. B. and Horn, S.D. 1972. Linear Dynamic Recursive Estimation from the Viewpoint of Regression Analysis. JASA, Vol.67; 815-821.
  • [15] Ergon, G. ve İnal, C. 1996. Aylan Değenlerin Varlığında Kalman Filtresinin İncelenmesi. Araştırma Sempozyumu '96 Bildirileri, s. 110-114, Ankara.
  • [16] Fagin, S. L. 1964. Recursive Linear Regression Theory, Optimal Filter Theory and Error Analysis Optimal System. IEEE Int. Conv.Rec, 12; 216- 240.
  • [17] Fahrmeir, L. and Tutz, G. 1994. Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models. Springer-Verlag.
  • [18] Fitzgerald, R. J. 1971. Divergence of the Kalman Filter. IEEE Trans. Auto.Control., Vol. AC-16; 736-747.
  • [19] Guttman, I. and Pena, D. 1985. Comment on "Dynamic generalization linear models and Bayesian Forecasting". JASA, 74; 140-146.
  • [20] Hajiyev, C. 1997. Stoping Rules Formation and Faults Detection in Kalman Filter Application. Su ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, Ankara.
  • [21] Harvey, A. C, 1990. Forecasting, structural time series models and the Kalman Filter. Academic Press.
  • [22] Isaksson, A. 1988. On System Identification in one and two Dimensions with Signal Processing Applications. Ph.D Thesis, Dept.of Electrical Engineering, Linkoping University, Sweden.
  • [23] Jazwinski, A. H. 1970. Stochastic Processes and Filtering Theory. Academic Press.
  • [24] Kohn, R. and Ansley, C. F. 1983. Fixed interval estimation in state space models when some of data are missing or aggregated. Biometrica, 70; 683- 688.
  • [25] Kovacevic, B., Durovic, Z. Glavaski, S. 1992. On Robust Kalman Filtering. Int. J. Control. Vol. 56; 547-562. [26] Kumar, P. R. and Varaiya, P. 1986. Stochastic SystemsiEstimation, and Adaptive Control. P. Hall.
  • [27] Kurz, L. and Tsai, C. 1983. An Adaptive Robustizing Approach to Kalman Filter. Automatica, Vol.19; 279-288.
  • [28] Lee, C. P. 1995. Forecasting with Incomplete Data. Commun. Statist. Theory Meth. Vol. 24; 1255-1269.
  • [29] Masreliez, C. J. and Martin, R. D. 1977. Robust Bayesian Estimation for the Linear Model and Robustifying the Kalman Filter. IEEE Trans. Auto.Control., Vol. AC-22; 361-371.
  • [30] Mehra, R. K. 1972. Approaches to Adaptive Filtering. IEEE Trans. Auto.Control., Vol. AC-17; 693-698.
  • [31] Meinhold, R. J. and Singpurwalla, N. D. 1989. Robustification of the Kalman Filter. JASA, Vol. 37; 123-127.
  • [32] Moghaddamhoo, A. R. and Kirlin, R. L. 1993. Robust Adaptive Kalman Filtering. In Approximate Kalman Filtering, ed. G.Chen, World Scientific Publisher,65-85.
  • [33] Özbek, L. 1996. Dinamik Modellerde Ardışık Tahmin, Geri Beslemeli Kontrol ve Kamu Kesimi Madencilik Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Araştırma Sempozyumu '96 Bildirileri, s. 192-f?7, Ankara.
  • [34] Özbek, L. 1997. A Study on Adaptive Kalman Filter. ISI'97, Bulletin of the International Statistical Institute, Proceedings Book 2, 299-300, İstanbul
  • [35] Özbek, L. [1998]. KesiHi-Zaman Durum-Uzay Modelleri İndirgemeli Tahmin ve Yakınsama Problemleri. A.Ü.Fen Bil. Ens. Doktora Tezi.
  • [36] Özbek, L. and Alîev, F. A. 1998. Comments on "Adaptive Fading Kalman Filter with an Application". Automatica, Vol.34, No: 12, 1663-1664.
  • [37] Özbek, L., Öztürk, F., Aliev, F. A. 1996. Kalman Filtresinde Kayıpları Önlemek için bir Yöntem. TOK'96, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, İstanbul. Boğaziçi Üniversitesi Yayın No:588, s.31-37, İstanbul.
  • [38] Stoffer, D. S. and Wall, K. D. 1991. Bootstrapping State-Space Models: Gaussian Maximum Likelihood Estimation and the Kalman Filter JASA Vol. 86; 1024-1033.
  • [39] Sorenson, H. W. and Alspach, D. L. 1971. Recursive Bayesian Estimation Using Gaussian Sums. Automatica, Vol. 7; 465-479
  • [40] Xia, Q., Rao, M., Ying, Y., Shen, X. 1994. Adaptive Fading Kalman Filter with an Applications. Automatica, Vol.30, No: 8; 1333-1338.
  • [41] Wojcik, P.C. 1993. On-line Estimation of Signal and Noise Parameters and the Adaptive Kalman Filtering. In Approximate Kalman Filtering, ed. G.Chen, World Scientific Publisher; 87-111.
  • [42] Wu, H. and Chen, G. 1993. Suboptimal Kalman Filtering for Linear Systems with Non-Gaussian Noise. In Approximate Kalman Filtering, ed. G.Chen, World Scientific Publisher; 113-135.
  • [43] Yaz, E. 1990. Robustness of Stochastic-Parameter Control and Estimation Schemes. IEEE Trans. Auto.Control., Vol. AC-35; 637-640.
APA özbek l (2000). Uyarlı Kalman filtresi. , 369 - 380.
Chicago özbek levent Uyarlı Kalman filtresi. (2000): 369 - 380.
MLA özbek levent Uyarlı Kalman filtresi. , 2000, ss.369 - 380.
AMA özbek l Uyarlı Kalman filtresi. . 2000; 369 - 380.
Vancouver özbek l Uyarlı Kalman filtresi. . 2000; 369 - 380.
IEEE özbek l "Uyarlı Kalman filtresi." , ss.369 - 380, 2000.
ISNAD özbek, levent. "Uyarlı Kalman filtresi". (2000), 369-380.
APA özbek l (2000). Uyarlı Kalman filtresi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(2), 369 - 380.
Chicago özbek levent Uyarlı Kalman filtresi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 13, no.2 (2000): 369 - 380.
MLA özbek levent Uyarlı Kalman filtresi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol.13, no.2, 2000, ss.369 - 380.
AMA özbek l Uyarlı Kalman filtresi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2000; 13(2): 369 - 380.
Vancouver özbek l Uyarlı Kalman filtresi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2000; 13(2): 369 - 380.
IEEE özbek l "Uyarlı Kalman filtresi." Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13, ss.369 - 380, 2000.
ISNAD özbek, levent. "Uyarlı Kalman filtresi". Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 13/2 (2000), 369-380.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
22-04-2024 10:25

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları