혼합 잡음 상황에서의 추적 계통의 적응 추정

An Adaptive Estimation for a Tracking System in Hybrid Noise Environments

본 논문에서는 불규칙하게 변화하는 혼합 잡음이 부가되는 추적 계통의 상태 추정을 위한 적응 추정계통을 제안하였다. 유한수(N)의 이산벡터를 혼합 잡음의 존재 가능한 크기의 범위로 설정하기 위하여 binomial분포, edge분포, binomial-edge혼합 분포, Tchebyscheff분포, Tchebyscheff-edge 혼합 분포 등 불규칙 분포시켰으며, zero detector와 data selector로 구성된 feed forward path를 기존의 적응추정 계통에 삽입시킴으로써 정확한 추정이 가능하였다. 이산 벡터를 불규칙하게 분포시킴으로써 불규칙하게 변화하는 어떠한 크기의 혼합잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.

This paper deals with the adaptive state estimation which is designed specially for a tracking system containing unknown and/or radomly varying hybride noises to provide an accurate estimate of the system state. The range of discrete vectyor v in finite numbers(N) for this adaptive estimator span the entire possible range of impulse noise levels such as the binomial, the edge, the Tchebyscheff, the binomal-edge and the Tchbyscheff-edge distribution. A feed forward path consisting of zero detector and data selector is incoporated with the conventional adaptive state estimator so as to provide accurate estimations. Despite the large and randomly varying hybrid noises, results of computer simulations for the various discrete vector levels show that this adptive state estimator is turned out to be a good system with relatively small implse errors.