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초록·키워드

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이 논문에서는 시스템 신호에 포함된 잡음을 극복 또는 제거하기 위해 칼만 필터 개발 과정이 수행되었다. 칼만은 평균 자승 추정오차의 감소에 관련하여 최적화가 규정되는, 최적 상태 감정기이다. 축소차수를 가지는 최적 관측기가 분산 이산시간 시스템에 대해 제안되었으며 또한 축소차수가 사용된 단일 분산 시스템에 대한 유일한 최적 관측기가 개발되었다. 축소차수 안정화 관측기는 또한 리카티 방정식 방법에 의해서도 도출되었다. 연구 문헌들은 아직까지 이 분산 특이변동 시스템의 축소차수 단일 최적 관측기 주제에 관한 연구 결과를 밝힌 바가 없다. 이 결과들을 검증하기 위해 이산시간, 그리고 단일 시스템의 예제들로부터 획득된 최적 관측기들에 대한 수학적 증거를 실증하였다.

In this research, devising a Kalman filter is carried out to surmount or eliminate the noise enclosed in system signals. This Kalman filter is an optimal appraiser of the state, where optimal is prescribed in relation with reducing the mean square assessment error. Optimal observer with reduced-order is suggested for the decentralizied discrete-time system, and a unique optimal observer is developed for the unified decentralized system where reduced-order is used. The reduced-order steadying observer is also obtained by the Riccati equation method. The research literature has not still disclosed research results for this reduced-order unified optimal observer issue for the decentralized singularly perturbed system. For verifying these outcomes, we demonstrate that mathematical evidence for optimal observers attained from the examples of discrete-time, and unified system.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Main Results
Ⅲ. Numerical Examples
Ⅳ. Conclusions
References

참고문헌 (16)

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