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Zustandsrekonstruktion mit wenigen Messungen durch Kombination von Kalman-Filterung und Compressive-Sensing

Zhao, Haibin ORCID iD icon 1,2
1 Institut für Telematik (TM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fakultät für Informatik (INFORMATIK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Die Signalrekonstruktion ist immer ein wichtiges Thema, wobei das Kalman-Filter eine am weitesten verbreitete Methode ist. Aber wenn es viele Zustandsgrößen gibt, brauchen wir viele Messungen. Das Compressive-Sensing (CS) ist in letzter Zeit ein sehr beliebtes Thema. Man kann mit dem Compressive-Sensing ein Signal mit sehr wenigen Messungen zu rekonstruieren, aber das Compressive-Sensing hat viele Einschränkungen. Daher kombiniert diese Arbeit das Kalman-Filter und das Compressive-Sensing, um die Anzahl der benötigten Messungen zur Zustands-schätzung zu reduzieren. Erstens schlägt diese Arbeit drei Methoden vor, um die Anforderungen von dem Compressive-Sensing abzuschwächen: dünnbesetzte Änderung, Dimensionreduzierung und Sparse-Coding-Representation. Außerdem schlägt diese Arbeit zwei Methoden zur Fusion der Informationen aus dem Kalman-Filter und dem Compressive-Sensing vor: durch die Kalman-Gleichung und durch die Pseudo-Messungen. Darüber hinaus schlägt diese Arbeit ein iteratives Verfahren zur Verbesserung der Schätzung. Im idealen Fall kann die Schätzung mit dem neuen Verfahren im Vergleich zum traditionellen Kalman-Filter um 70 Prozent verbessert werden. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000158992
Veröffentlicht am 26.05.2023
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 15.11.2020
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000158992
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang X, 87 S.
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Master
Prüfungsdaten 12.11.2020
Schlagwörter Kalman-Filterung, Compressive-Sensing, Pseudo-Messungen
Referent/Betreuer Funk, Christopher
Noack, Benjamin
Hanebeck, Uwe D.
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