Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "EKF" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Joint Channel and Carrier Estimation Using Extended Kalman Filter
    Autorzy:
    Hanza, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/227355.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    extended Kalman filter
    EKF
    joint channel
    carrier estimation
    synchronization
    digital receiver
    Opis:
    In this paper a proposal of joint channel and carrier estimation using extended Kalman filter (EKF) is presented. For the proposed algorithm simulations are performed and the results are compared with the separate channel estimation based on the Kalman filter (KF) and carrier estimation based on the extended Kalman filter (EKF).
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2013, 59, 1; 33-39
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamic performance of estimator-based speed sensorless control of induction machines using extended and unscented Kalman filters
    Autorzy:
    Horváth, K.
    Kuslits, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1193590.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    induction machine
    speed sensorless control
    field-oriented control
    FOC
    non-linear state estimation
    load torque estimation
    extended Kalman filter
    EKF
    unscented Kalman filter
    UKF
    Opis:
    This paper presents an estimator-based speed sensorless field-oriented control (FOC) method for induction machines, where the state estimator is based on a self-contained, non-linear model. This model characterises both the electrical and the mechanical behaviours of the machine and describes them with seven state variables. The state variables are estimated from the measured stator currents and from the known stator voltages by using an estimator algorithm. An important aspect is that one of the state variables is the load torque and, hence, it is also estimated by the estimator. Using this feature, the applied estimator-based speed sensorless control algorithm may be operated adequately besides varying load torque. In this work, two different variants of the control algorithm are developed based on the extended and the unscented Kalman filters (EKF, UKF) as state estimators. The dynamic performance of these variants is tested and compared using experiments and simulations. Results show that the variants have comparable performance in general, but the UKF-based control provides better performance if a stochastically varying load disturbance is present.
    Źródło:
    Power Electronics and Drives; 2018, 3, 38; 129-144
    2451-0262
    2543-4292
    Pojawia się w:
    Power Electronics and Drives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Study of the effectiveness of different Kalman filtering methods and smoothers in object tracking based on simulation tests
    Autorzy:
    Malinowski, M.
    Kwiecień, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106773.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
    Tematy:
    Kalman filtering
    smoother
    extended Kalman filter
    derivative-free filtering
    Central Difference Kalman Filter
    unscented Kalman filter
    object tracing
    filtr Kalmana
    filtracja
    rozszerzony filtr Kalmana
    EKF
    bezśladowy filtr Kalmana
    UKF
    śledzenie obiektu
    Opis:
    In navigation practice, there are various navigational architecture and integration strategies of measuring instruments that affect the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different methods of Kalman filtration and associated smoothers applied in object tracing was made on the grounds of simulation tests of algorithms designed and presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) partial derivations and derivative-free filters like UKF (Unscented Kalman Filter) and CDKF (Central Difference Kalman Filter) were implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) and CDKS (Central Difference Kalman Smoother) were presented as well. Algorithms performance is discussed on the theoretical base and simulation results of two cases are presented.
    Źródło:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2014, 97; 1-22
    2391-8365
    2391-8152
    Pojawia się w:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies