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Indoor Location Algorithm Based on Kalman Filter and Multi-Source Data Integration
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.4 (2016.04)바로가기
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- 페이지
- pp.45-54
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A272709
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- For onboard single-station passive direction-finding and location, if there is any abnormal error in the observation data, the extended Kalman filter (EKF) algorithm adopted thereby will cause inaccurate location result. In order to improve algorithm robustness, the robust equivalent gain matrix is constructed according to the standardized prediction residual error and the robust EKF algorithm is applied to the onboard single-station passive direction-finding and location. In allusion to the low efficiency of the robust EKF algorithm, the single-station passive location algorithm based on the improved extended Kalman filter is proposed in this article on the basis of combining F distribution statistic, and meanwhile single abnormal error and continuous abnormal error are added in the observation value to test the algorithm resistance to different abnormal errors. The simulation shows that the algorithm proposed in this article can well weaken the influence of abnormal errors on position estimation and the algorithm based on F distribution discriminant can improve location efficiency.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Onboard Single-Station Passive Direction-Finding and Location Model
3. Robust Extended Kalman Filter Algorithm
3.1 Robust EKF Filter Algorithm
3.2. Robust EKF Algorithm Based on F Distribution Discriminant
4. Simulation Analysis
4.1. Simulation Parameter Setting
4.2. Result and Analysis
5. Conclusion
Acknowledgement
References
키워드
Indoor location Robust EKF filter F distribution discriminant Location accuracy저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 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
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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