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매트랩 ( MATLAB ) 칼만 필터 시뮬레이션 & 보고서

저작시기 2016.10 |등록일 2017.01.01 | 최종수정일 2018.12.13 파일확장자압축파일 (zip) | 12페이지 | 가격 3,000원

소개글

칼만 필터는 20세기 최고의 발명 중 하나로 로켓의 발사부터 제어 컴퓨터 비전까지 수많은 분야에서 사용되고 있으며 대상 시스템의 확률적인 모델과 측정값을 이용하여 시스템의 상태변수를 찾아내는 최적 추정기법이다. 즉 상태식에 의한 시간전파와 측정식에 의한 개선을 통하여 상태 값을 추정하게 되며, 실제 상태 값과 추정된 상태 값의 오차 공분산을 최소화하는 알고리즘이다.

목차

1. 칼만 필터의 개념
2. 매트랩 시뮬레이션
3. 매트랩 코드
4. 참고 문헌

본문내용

- 칼만 필터의 개념
칼만 필터는 20세기 최고의 발명 중 하나로 로켓의 발사부터 제어 컴퓨터 비전까지 수많은 분야에서 사용되고 있으며 대상 시스템의 확률적인 모델과 측정값을 이용하여 시스템의 상태변수를 찾아내는 최적 추정기법이다. 즉 상태식에 의한 시간전파와 측정식에 의한 개선을 통하여 상태 값을 추정하게 되며, 실제 상태 값과 추정된 상태 값의 오차 공분산을 최소화하는 알고리즘이다.
시스템이 선형이고 정규분포를 갖는 백색잡음으로 구동되는 칼만 필터는 최소 공분산을 갖는 편향되지 않는 최적의 추정기로 알려져 있다.
칼만 필터는 추정 값에 대한 확률 분포를 따져서 가장 확률이 높은 값을 추정 값으로 선택하는 방법으로 측정값의 예측 오차로 예측 값을 적절히 보상해서 최종 추정 값을 계산한다. 칼만 이득을 통한 각각의 결과로 나타나는 상태를 위한 가장 최적의 평균 인자를 찾는 것이 칼만 필터의 목표이다.

칼만 필터의 흐름도에서 좌측은 시스템 방정식이고 우측은 관측방정식이다.
시스템 방정식을 보면 x는 칼만 필터를 통해 최적화 하고자 하는 상태변수를 의미하고, A는 이전단계에서 다음단계로 연결하는 변환계수를 의미한다.

참고 자료

MATLAB활용 칼만필터의 이해. 김설필저(아진출판사)
An introduction to Kalman Filtering:Probabilistic and Deterministic Approaches (Joel Le Roux, University of Nice leroux@essifr 20 November 2003)

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