In this research we investigate condition numbers obtained from least squares estimation for a car-trailer system to characterize estimation performance. In this case, we can select better parameter estimation methods or well-posed measured data sets for the car-trailer system using condition numbers. We calculate condition numbers from several different linear model-based least squares methods which use four linear regression models and three least squares methods to estimate trailer parameters. We also consider three different observed data sets in ideal and non-ideal sensor scenarios for simulation tests.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Least Squares Techniques 2.1. Least Squares Techniques: OLS1, OLS2, and TLS 2.2. Condition Number 3. Linear Regression Model 3.1. Exact Model (EM) 3.2. Prediction Model (PM) 4. Estimation Methods 5. Simulation Results and Discussion 6. Conclusion Acknowledgements References
보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Software Engineering and Its Applications
간기
월간
pISSN
1738-9984
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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