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Prediction-based Interacting Multiple Model Estimation Algorithm for Target Tracking with Large Sampling Periods
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  • Prediction-based Interacting Multiple Model Estimation Algorithm for Target Tracking with Large Sampling Periods
  • Prediction-based Interacting Multiple Model Estimation Algorithm for Target Tracking with Large Sampling Periods
저자명
Ryu. Jon-Ha,Han. Du-Hee,Lee. Kyun-Kyung,Song. Taek-Lyul
간행물명
International Journal of Control, Automation and Systems
권/호정보
2008년|6권 1호|pp.44-53 (10 pages)
발행정보
제어로봇시스템학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

An interacting multiple model (IMM) estimation algorithm based on the mixing of the predicted state estimates is proposed in this paper for a right continuous jump-linear system model different from the left-continuous system model used to develop the existing IMM algorithm. The difference lies in the modeling of the mode switching time. Performance of the proposed algorithm is compared numerically with that of the existing IMM algorithm for noisy system identification. Based on the numerical analysis, the proposed algorithm is applied to target tracking with a large sampling period for performance comparison with the existing IMM.