Nonlinear filtering update phase via the Single Point Truncated Unscented Kalman filter

García Fernández, Ángel Froilán; Morelande, Mark R. y Grajal de la Fuente, Jesús (2011). Nonlinear filtering update phase via the Single Point Truncated Unscented Kalman filter. En: "14th International Conference on Information Fusion", 5-8 Julio 2011.

Descripción

Título: Nonlinear filtering update phase via the Single Point Truncated Unscented Kalman filter
Autor/es:
  • García Fernández, Ángel Froilán
  • Morelande, Mark R.
  • Grajal de la Fuente, Jesús
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 14th International Conference on Information Fusion
Fechas del Evento: 5-8 Julio 2011
Título del Libro: 14th International Conference on Information Fusion
Fecha: Julio 2011
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Otro
Licencias Creative Commons: Ninguna

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Resumen

A fast algorithm to approximate the first two moments of the posterior probability density function (pdf) in nonlinear non-Gaussian Bayesian filtering is proposed. If the pdf of the measurement noise has a bounded support and the measurement function is continuous and bijective, we can use a modified prior pdf that meets Bayes' rule exactly. The central idea of this paper is that a Kalman filter applied to a modified prior distribution can improve the estimate given by the conventional Kalman filter. In practice, bounded support is not required and the modification of the prior is accounted for by adding an extra-point to the set of sigma-points used by the unscented Kalman filter.

Más información

ID de Registro: 9622
Identificador DC: http://oa.upm.es/9622/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:9622
Depositado por: Ángel Froilán García Fernández
Depositado el: 10 Nov 2011 13:45
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 17:58
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