This paper presents a suboptimal Kalman filter design method for the problem of tracking a maneuvering target. The design method is essentially based on linear target dynamics and linear-like structured measurements called pseudomeasurements. The pseudomeasurements are obtained by manipulating the original nonlinear measurements algebraically. The resulting filter has computational advantages over other filters with similar performance. Monte Carlo computer simulation results are included to demonstrate the effectiveness of the proposed suboptimal filter associated with the target acceleration model.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.456-465
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2006
The problem of recursive filtering far linear discrete-time systems with uncertainties is considered. A new suboptimal filtering algorithm is herein proposed. It is based on the fusion formula, which represents an optimal mean-square linear combination of local Kalman estimates with weights depending on cross-covariances between local filtering errors. In contrast to the optimal weights, the suboptimal weights do not depend on current measurements, and thus the proposed algorithm can easily be implemented in real-time. High accuracy and efficiency of the suboptimal filtering algorithm are demonstrated on the following examples: damper harmonic oscillator motion and vehicle motion constrained to a plane.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.163-170
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2003
The optimal Bayesian filter for a single target is known to provide the best tracking performance in a cluttered environment. However, its main drawback is the increase in memory size and computation quantity over time. In this paper, the inevitable predicament of the optimal Bayesian filter is resolved in a suboptimal fashion through the use of a receding horizon strategy. As a result, the problems of memory and computational requirements are diminished. As a priori information, the horizon initial state is estimated from the validated measurements on the receding horizon. Consequently, the suboptimal algorithm proposed allows for real time implementation.
Bang-bang control law provides the optimal solution for a minimum-time control problem, but ignores the intermediate path except for the initial and final points. In this paper, a near minimum-time suboptimal fuzzy logic controller is introduced that can control the intermediate path. A dynamic model for a system is established using the average dynamics method of linearization. System model is continuously updated over the control time periods. This makes it suitable for high speed or variable payload applications. Bang-bang control theory is modified and used to derive the preliminary control law. A fuzzy logic algorithm is then applied to adjust and find the best solution. The solution will provide the suboptimal minimum-time control law which can avoid obstacles in the workspace.
In this paper, we derive the optimal input-constrained control law which minimizes predictive control objective function subject to input constraints. In order to obtain the closed form of control law, three suboptimal methods are proposed and evaluated by simulation.
The dynamic characteristics of a load-sensing hydraulic servo system are complex and highly unstable. Another property of the system is that the setting value of pump compensator is closely related to energy efficiency as well as control performance of the system. This necessitates the development of an effective control algorithm which guarantees good control performance, stability and energy efficiency. This paper considers a suboptimal PID control for the velocity control problem of the load-sensing hydraulic servo system. The results of simulations studies and experiments show that the proposed suboptimal controller can produce much better control performance than nonoptimal controllers and give effective energy efficiency.
이산시간 시스템에서 선형분수변환(LPT : linear fractional transformation)으로 표현된 $H^{\infty}$ 제어문제를 체인스케터링표현(CSD : chain scattering description)으로 나타내어 (J,J')-ossless 소인수분해를 이용하여 준최적 $H^{\infty}$ 제어문제를 해결하였다. LFT를 CSD형태로 변환하기 위해서는 표준플랜트의 $P_{21}$의 역행렬이 존재하여야 한다. 본 논문에서는 $P_{21}$의 역행렬이 존재하지 않는 4-블럭문제에서도 LFT를 CSD로 변환하는 방법을 제시하고 이렇게 변환된 행렬을 (J,J')-lossless 소인수분해함으로서 모든 준최적 $H^{\infty}$ 제어기를 매개변수화하였다. 또한 제안한 방법은 단지 두개의 리카티 방정식을 풀므로서 이산시간 시스템의 준최적 $H^{\infty}$ 제어문제를 해결할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 호밍 유도 비행체의 종말에서의 충돌각 구속조건을 고려한 준 최적 호밍 유도법칙을 제안한다. 기존의 일반 LQ 최적 제어와는 달리 추가적인 구속조건을 위해 여분의 자유도를 확보하도록 보조 루프를 도입하고, 도입된 부가항을 고려하여 Schwartz 부등식으로부터 최적 제어 입력을 설계한다. 비행체에 인가되는 전체 유도 명령은 최적해와 더불어 부가항을 합성한 준최적 유도법칙의 구조를 갖는다. 또한 제안한 유도법칙의 여러 가지 특성을 고찰하고 기존의 유도법칙들과 비교 연구도 수행한다. 다양한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 유도법칙의 타당성을 보여준다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.19-30
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2013
Recently, the constrained index tracking problem, in which the task of trading a set of stocks is performed so as to closely follow an index value under some constraints, has often been considered as an important application domain for control theory. Because this problem can be conveniently viewed and formulated as an optimal decision-making problem in a highly uncertain and stochastic environment, approaches based on stochastic optimal control methods are particularly pertinent. Since stochastic optimal control problems cannot be solved exactly except in very simple cases, approximations are required in most practical problems to obtain good suboptimal policies. In this paper, we present a procedure for finding a suboptimal solution to the constrained index tracking problem based on approximate dynamic programming. Illustrative simulation results show that this procedure works well when applied to a set of real financial market data.
This paper presents a predictive control with H$_{\infty}$ suboptimal performance which is robust to disturbances and has a guaranteed stability. In order to derive the control law conveniently, state-space based approach, where the state variable is involved explicitly in the controller design and implementation is allowed. So an input-output model is converted to an equivalent observable canonical state-space form. The suggested control guarantees the norm bounded system output values from disturbances. A systematic way using the LMI method is presented to obtain appropriate parameters for Quadratic stability condition and optimization problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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