A New Approach of State Estimation based on Particle Filter

Park Seong Keun; Ruy Kyung Jin; Hwang Jae Phil; Kim Eun Tai

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Park Seong Keun Ruy Kyung Jin Hwang Jae Phil Kim Eun Tai

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제16권 제1호

발행연도: 2006.5

수록면: 245 - 248 (4page)

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A particle filter is one of the most famous filters. The reason why the particle filter is widely used is that particle filter deals with the state estimation problem for not only linear models with Gaussian noise but also the non-linear models with non-Gaussian noise and it receives great attention from many engineering fields.1n the point of view state estimator, particle filter is feedforward observer. According to the characteristic of dynamic system, the feedforward observer can estimate real state. However, the speed of convergence of feedforward observer between the actual state and the estimated state cannot be satisfied Since the particle filter is a sort of feedforward observer, the convergence speed of particle filter is slow. and the particle filter cannot estimate actual state like particle collapse problem.
In order to overcome the limitation of particle filter as a kind of feedforward estimator, we propose a new particle filter which has feedback term, called particle filter with feedback. Our proposed method is analyzed theoretically and studied by computer simulation. Comparisons are made with other filtering mehod.

#particle filter #feedback estimator #state observer

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