Přejít k obsahu


Truncation nonlinear filters for state estimation with nonlinear inequality constraints

Citace: [] STRAKA, O., DUNÍK, J., ŠIMANDL, M. Truncation nonlinear filters for state estimation with nonlinear inequality constraints. AUTOMATICA, 2012, roč. 48, č. 2, s. 273?286. ISSN: 0005-1098
Druh: ČLÁNEK
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Truncation nonlinear filters for state estimation with nonlinear inequality constraints
Rok vydání: 2012
Autoři: Ing. Ondřej Straka Ph.D. , Ing. Jindřich Duník Ph.D. , Prof. Ing. Miroslav Šimandl CSc.
Abstrakt CZ: Článek se zaměřuje na problém odhadu stavu nelineárních negaussovských systémů, kde stav vyhovuje nelineárním nerovnostním omezením. V porovnání s tradičními metodami odhadu stavu se tím, že se respektuje dodatečná informace o stavu ve formě omezení,zvýší kvalita odhadu. Omezení ve tvaru nerovnosti s nelineární funkcí činí problém odhadu obtížným, a proto se mu v literatuře věnuje malá pozornost. V tomto článku je navržen obecný lokální filtr pro problém odhadu s nelineárním nerovnostním omezením. Tento filtr zahrnuje rozšířený Kalmanův filtr, unscentovaný Kalmanův filtr a diferenční filtr jako speciální případy a omezení aplikuje pomocí ořezání podmíněné hustoty pravděpodobnosti stavu. Stejná myšlenka je pak použita ve směsovém filtru s ořezáváním, který je v článku navržen za účelem dalšího zvýšení kvality odhadu tím, že poskytne globální omezený odhad.
Abstrakt EN: The paper focuses on the state estimation problem of nonlinear non-Gaussian systems with state subject to a nonlinear inequality constraint. Taking into account the available additional information about the state given by the constraint increases the estimate quality compared to classical state estimation methods which cannot utilize the information. Considering the constraint in the form of an inequality involving a nonlinear function of the state makes the state estimation problem difficult and hence treated only marginally. In this paper, a generic local filter for the inequality constrained estimation problem is proposed. It covers the extended Kalman filter, unscented Kalman filter, and divided difference filter as special cases and enforces the constraint by truncating the conditional density of the state. The same idea is then utilized in a truncation Gaussian mixture filter which is also proposed in the paper to increase the estimate quality further by providing a global constrained estimate.
Klíčová slova

Zpět

Patička