Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: filtr Kalmana rozszerzony

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Technologia szerokopasmowa UWB w lokalizacji obiektów w pomieszczeniach zamkniętych

Kraszewski T., Czopik G.

Przegląd Elektrotechniczny

2014

R. 90, nr 8

186-191

W artykule przybliżono tematykę lokalizacji obiektów, poruszających się z nieznaną i zmienną prędkością, w pomieszczeniach zamkniętych z wykorzystaniem zasad funkcjonowania technologii szerokopasmowej UWB. Do estymowania miejsca położenia zastosowano rozszerzony i bezśladowy filtr Kalmana. Przedstawione wyniki badań symulacyjnych stanowią podstawę do dalszych prac nad projektowaniem dokładniejszych algorytmów estymacji położenia obiektów w przestrzeniach ograniczonych.

The paper presents the problem of the indoor localization of objects that moves with an unknown and variable in time velocity using the principles of ultra wideband technology. To estimate the object position extended Kalman filter and unscented Kalman filter is used. The test results of simulations provide the basis for designing more accurate algorithms for indoor object position estimation.

Ocena efektywności filtracji nieliniowej w procesie namierzania obiektu manewrującego

Konatowski S., Sosnowski B.

Przegląd Elektrotechniczny

2011

R. 87, nr 10

208-213

W artykule rozpatrzono problem śledzenia obiektu, który porusza się z nieznaną i zmienną w czasie prędkością kątową. Jest to typowe zachowanie obiektu manewrującego, które może być pomocne w testowaniu filtrów nieliniowych. Do estymowania miejsca położenia obiektu zastosowano rozszerzony filtr Kalmana oraz bezśladowy filtr Kalmana. Przedstawione wyniki stanowią podstawę do projektowania dokładniejszych algorytmów estymacji położenia obiektu.

The paper deals with the problem of tracking an object that moves with an unknown and variable in time angular velocity. This is typical behavior of maneuvering object, which may be helpful in the testing of nonlinear filters. To estimate the object position Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter is used. The presented results provide a basis for designing more accurate algorithms for object position estimation.