Process Noise Source Localization Using Kalman Filter

Abstract

Due to complexity in the systems, spatial distribution of unmeasured process noise that is required for the controller and observer design are often unknown. In this study an innovations correlations approach developed in Kalman Filter theory is used to localize the process noise from output measurements. The approach calculates covariance matrices from analysis of resulting innovations from an arbitrary filter gain. Aim of this paper is to review the innovation correlations approach and to evaluate its performance for localization of the process noise. Numerical results suggest that the method can be effectively used for source localization of process noise as well as estimation of noise covariance matrices.

Özet

Kontrolör ve gözlemci tasarımında ihtiyaç duyulan sistem gürültüsünü kaynaklarının dağılımı sistemin kompleks olması nedeniyle nadiren bilinmektedir. Bu çalışmada Kalman Filtresi teorisine dayanan filtre kalıntısı korelasyon yöntemi kullanılarak proses gürültülerinin kaynağı ölçüm verisi ile hesaplanmıştır. Bu yöntemde rastgele bir filtre kazancı ile elde edilen filtre kalıntıları kovaryans matrisleri hesaplanır. Bu makale filtre kalıntıları korelasyonları yaklaşımını irdeler ve sistem gürültülerinin kaynaklarının hesaplanmasındaki performansını değerlendirir. Sayısal sonuçlar, bu yöntemin proses gürültüsünün kaynağının tespiti ve gürültü kovaryans matrislerinin tahmini için etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Keywords: Gürültü kaynağının tespiti, Ölçüm gürültüsü, Kalman filtresi, Proses gürültüsü