Çoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorBiçer, Cenker
dc.contributor.authorÖzbek, Levent
dc.date.accessioned2020-06-25T14:45:58Z
dc.date.available2020-06-25T14:45:58Z
dc.date.issued2017
dc.departmentKırıkkale Üniversitesi
dc.description.abstractKalman filtresi dinamik sistemlerde durum tahmin probleminin çözümü içinkullanılan popüler bir tahmin yöntemidir. Fen, mühendislik, ekonomi, askeri vb.olmak üzere birçok alandan probleme kolayca uygulanabilir. Sistemkarakteristikleri doğru olarak bilindiği sürece Kalman filtresi en iyi tahminperformansı ile çalışır. Ancak sistem karakteristiklerinin kısmen bilindiğidurumlarda veya yanlış bilindiği durumlarda filtrenin tahmin performansındaciddi kayıplar olması kaçınılmazdır. Kalman filtresindeki performans kaybıprobleminin üstesinden gelebilmek için şu ana kadar çok sayıda çalışmayayınlanmıştır. Bir kısım araştırmacı tarafından Sistem karakteristiklerinin kısmenveya tamamen hatalı bilinmesi durumunda, filtrelemede bazı güçlendirmelerinyapılmasını sağlayacak unutma faktörü ile uyarlanmış Kalman Filtresi tanıtılmıştır.“Adaptive estimation of multiple fading factors in Kalman filter for navigationapplications” (AEMFFKF) bu çalışmalardan bir tanesidir.Bu çalışmada, çoklu unutma faktörüyle uyarlı Kalman filtresi incelenmiş veAEMFFKF yönteminde belirlenemeyen unutma faktörlerini belirleyebilmek içinadaptif bir tahmin algoritması önerilmiştir. Ayrıca yapılan simülasyon çalışmasıylaKalman filtresinin performansı ile uyarlı filtrenin tahmin performansıkarşılaştırılmıştır.en_US
dc.description.abstractTheKalman filter is most popular estimation technique for solving stateestimation problems of dynamical systems and it has been the most frequentlyused algorithm in applications from different areas such as science, military andeconomics etc. The Kalman filter works best with predictive performance as longas system characteristics are known correctly. However, the performance of theKalman filter will dramatically decrease when system characteristics are eitherunknown or partially known. Numerous studies have been published so far to getover the problem of performance loss in the Kalman filter. Some researchersintroduced a fading factor to improve the performance of the Kalman filter underunknown or partially known initial information. “Adaptive estimation of multiplefading factors in Kalman filter for navigation applications” (AEMFFKF) is one ofthese studies.In this paper, adaptive fading Kalman filter with the multiple forgetting factors isconsidered and an adaptive estimation algorithm is proposed to determineforgetting factors which can not be determined in the AEMFFKF. In addition, AMonte Carlo simulation is performed to compare the estimation performances ofthe Kalman filter with the adaptive filters.en_US
dc.identifier.endpage50en_US
dc.identifier.issn1012-2354
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage41en_US
dc.identifier.trdizinidtrdizinikyoktur
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TXpJd05qSTVPUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/1210
dc.identifier.volume33en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofErciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBiyolojien_US
dc.subjectKimya, Analitiken_US
dc.subjectKimya, Uygulamalıen_US
dc.subjectKimya, Tıbbien_US
dc.subjectKimya, Organiken_US
dc.subjectMatematiken_US
dc.subjectFizik, Uygulamalıen_US
dc.subjectFizik, Atomik ve Moleküler Kimyaen_US
dc.subjectFizik, Katı Halen_US
dc.subjectFizik, Akışkanlar ve Plazmaen_US
dc.subjectFizik, Nükleeren_US
dc.subjectFizik, Partiküller ve Alanlaren_US
dc.subjectİstatistik ve Olasılıken_US
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimarien_US
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemlerien_US
dc.subjectBilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlaren_US
dc.subjectMühendislik, Biyotıpen_US
dc.subjectMühendislik, Kimyaen_US
dc.subjectMühendislik, Elektrik ve Elektroniken_US
dc.subjectMühendislik, Jeolojien_US
dc.subjectEndüstri Mühendisliğien_US
dc.subjectMühendislik, Makineen_US
dc.subjectMetalürji Mühendisliğien_US
dc.titleÇoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirmeen_US
dc.title.alternativeImprovement for the Adaptive Kalman Filter with Multiple Fading Factorsen_US
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
__oklu Unutma Fakt__rleri ile Uyarl__ Kalman Filtresi ____in __yile__tirme[#403121]-437127.pdf
Boyut:
4.6 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam metin/Full text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Makale Koleksiyonu