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Extended Kalman Filter를 이용한 비행기의 위치 추적 simulation

저작시기 2010.11 |등록일 2011.03.05 파일확장자어도비 PDF (pdf) | 10페이지 | 가격 2,000원

소개글

Extended Kalman Filter를 사용하여 비행기의 위치추적을 simulation해본 결과에 대한 보고서 입니다.
시뮬레이션은 matlab을 이용하여 하였으며, 모든 소스코드가 보고서 안에 포함되어 있습니다.

목차

없음

본문내용

Extended Kalman Filter를 사
용하여 분석해야 할 시스템은
오른쪽 fig.2와 같다. 이를
matrix로 표현한 것이 fig.3이다.
측정에 관한 equation은 fig.4와
같이 나타낼 수 있다. fig.5는 x
의 구성성분을 보여주고 있다.
x는 2개의 직교 좌표와 각 방향
으로의 속도 그리고 turing rate
를 구성요소로 가지고 있다.
본 simulation을 통하여 비행
기의 실제 위치(x)와 추정치(z)
를 q와 r를 바꾸어 가면서 plot
하여 EKF의 성능을 확인하는
것이 목표이다.

<중 략>

% Measurement update
[z1,H]=jaco(h,x1);
tmp=P*H`; % for frequently used term sigma
K=tmp*inv(H*tmp+R); % Kalman gain
x=x1+K*(z-z1); % mean
P=P-K*tmp`; % variance
% Measurement update : from internet
%R=chol(H*tmp+R); % Cholesky factorization
%U=tmp/R; % K=U/R`
%x=x1+U*(R`\(z-z1)); % mean
%P=P-U*U`; % variance update

function [z,A]=jaco(f,x)
z=f(x);
n=numel(x);

참고 자료

- Probabilistic robotics, sebastian thrun
- Wikipidia.com -> about EKF
- www.mathworks,com -> EKF
- Matlab help documents.
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