A PCA-Based Kalman Estimation Approach for System with Colored Measurement Noise
Publish place: 20th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,509
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_405
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
In this article, principal component analysis (PCA) is applied to improve Kalman state estimator performance in the presence of colored measurement noise without extending thestate estimator dimension. Unlike the common methods the proposed PCA-based Kalman state estimator doesn’t use theinformation of noise dynamics. First, measurements of the Sensors are entered to the PCA block. The new measurementdata and the previous ones, stored in PCA buffer, merged and processed. The PCA output will be noiseless data that increase the accuracy of the Kalman state estimator. An illustrativeexample is simulated for comparisons of standard Kalman estimator, state augmented Kalman estimator and the PCA basedKalman estimator. Finally the simulations demonstrate the significant improvement in accuracy and performance of state estimation using the proposed method
Authors
Mohammad Afshari
Dept. Of Electrical and Computer Eng., Isfahan University of Technology
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :