TUTCRIS - Tampereen teknillinen yliopisto

TUTCRIS

Damped Posterior Linearization Filter

Tutkimustuotosvertaisarvioitu

Yksityiskohdat

AlkuperäiskieliEnglanti
JulkaisuIEEE Signal Processing Letters
Vuosikerta25
Numero4
Varhainen verkossa julkaisun päivämäärä13 helmikuuta 2018
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2018
OKM-julkaisutyyppiA1 Alkuperäisartikkeli

Tiivistelmä

In this letter, we propose an iterative Kalman type algorithm based on posterior linearization. The proposed algorithm uses a nested loop structure to optimize the mean of the estimate in the inner loop and update the covariance, which is a computationally more expensive operation, only in the outer loop. The optimization of the mean update is done using a damped algorithm to avoid divergence. Our simulations show that the proposed algorithm is more accurate than existing iterative Kalman filters.

Latausten tilastot

Ei tietoja saatavilla