Journals / Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi / 2005 / Cilt: 1 - Sayı: 25

A Study on The Extendet Kalman Filter and System Identification

İlerletilmiş Kalman Filtresi ve Sistem Belirleme Üzerine Bir Çalışma

Pages
9–18
Publication Date
2005-12-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The estimation results obtained by the Extended Kalman Filter and the Modified Extended Kalman Filter are compared grafically.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study the Extended Kalman Filter and some of it’s modifications are introduced.
📊
Key Findings & Data:A simulation study is carried out on the estimation of the coefficient of friction of the medium, which affects the oscillation of a body tied to the end of a spring.
💡
Conclusion & Impact:The estimation results obtained by the Extended Kalman Filter and the Modified Extended Kalman Filter are compared grafically.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Durum-uzay modeli · Sistem belirleme · İlerletilmiş Kalman Filtresi

Abstract

In this study the Extended Kalman Filter and some of it’s modifications are introduced. A simulation study is carried out on the estimation of the coefficient of friction of the medium, which affects the oscillation of a body tied to the end of a spring. The estimation results obtained by the Extended Kalman Filter and the Modified Extended Kalman Filter are compared grafically.

Özet

Bu çalışmada İlerletilmiş Kalman Filtresi ve onun bazı düzenlemeleri tanıtılmaktadır. Bir yayın ucuna bağlı bir cismin salınımını etkileyen çevrenin sürtünme katsayısının tahmin edilmesi problemi üzerine bir simülasyon çalışması yapılmaktadır. İlerletilmiş Kalman Filtresi ve onun bir düzenlemesi ile elde edilen tahmin sonuçları grafiksel olarak karşılaştırılmaktadır.

🔖

Cite This Article

KÖKSAL, E., ÖZBEK, L., ÖZTÜRK, F. (2005). A Study on The Extendet Kalman Filter and System Identification. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, Cilt: 1 - Sayı: 25, 9–18. https://ajindex.com/articles/800521

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Bacchetta, P. and S. Gerlach (1997), “Consumption and Credit Constraints: International Evidence”, Journal of Monetary Economics, October 1997, 40(2): 207-238
  2. Chen, G. 1993. “Approximate Kalman Filtering”, World Scientific
  3. Chui, C. K. and Chen, G. 1991. “Kalman Filtering with Real-time Applications”, Springer Verlag
  4. Grewal,.S. and Andrews, A.P. (1993), “Kalman Filtering Theory and Practice”, Prentice Hall
  5. Özbek, L and Efe, M., (2003). “An Adaptive Extended Kalman Filter with Application to Compartment Models”, Communication in Statistics-Simulation and Computation, 3,145-158
  6. Özbek, L. ve Öztürk, F. (2003). “Lineer Olmayan Kesikli-Zaman Durum-Uzay Modelleri ve İlerletilmiş Kalman Filtresi Üzerine Bir Çalışma”, VI. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs 2003,Gazi Üniversitesi, Ankara
  7. Reif K. and Unbehauen, R. (1999). ''The Extended Kalman Filter as an Exponential Observer for Nonlinear Systems'', IEEE Trans. Signal Processing, 47(8): 2324-2328
  8. Şenol, C., Kırışkan, A., Özbek, L., Öztürk, F. (2003), “Etkileşimli İki Tür Canlı Topluluğu İçin Çoğalma Modeli”, 3.İstatistik Kongresi, 16-20 Nisan, Antalya, Bildiriler Kitabı, Sayfa 104-107.