University thesis:
Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2012
Footnote:
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Description:
Die Arbeit handelt von der Kombination des Unscented Kalman-Filters mit den Methoden der Dezentralisierung, Verteilung und Fusion. Zu Anfang werden die allgemeinen Grundlagen der optimalen Zustandsschätzung für das lineare Filter hergeleitet. Aus diesen Betrachtungen, die auch mit Blick auf die praktische Umsetzbarkeit geführt werden, wird dann das Unscented Kalman-Filter beschrieben, welches gegenüber anderen nichtlinearen Erweiterungen deutliche Vorteile bietet. Die Gemeinsamkeiten beider Filterstrukturen werden herausgearbeitet. In der Folge werden zunächst die Dezentralisierung und Verteilung des linearen Filters präsentiert. Auf Grund der Ähnlichkeiten der beiden Filter können diese dann erfolgreich übertragen werden, so dass das Verteilte Und Dezentrale Unscented Kalman-Filter präsentiert werden kann. Zum erfolgreichen Einsatz dieser Methoden ist eine Verteilung eines globalen, nichtlinearen Systemmodells notwendig. Das vorgestellte Verfahren beruht auf einer Partitionierung des Systems. Für direkte Zustände werden die Differentialgleichungen formuliert. Für weitere Zustände wird eine Modellierung ohne eigene Dynamik vorgenommen. Der Frage der Beobachtbarkeit für nichtlineare Filter und deren dezentrale und verteilte Anwendung wird ebenfalls nachgegangen. Es wird gezeigt, dass die Benutzung der empirischen Gramschen Beobachtbarkeitsmatrix für den praktischen Einsatz besonders gut geeignet ist. Die Anwendung dieser Konzepte erfolgt auf zwei Systemen mit unterschiedlichen Voraussetzungen. An einem Dreitanksystem wird das verteilte Filter gezeigt. Danach folgt der Einsatz in einem Multilasertrackersystem. Dieses wird sowohl dezentral als auch verteilt benutzt. Der dezentrale Einsatz des Filters zeigt, dass in allen Filterknoten die Schätzungen miteinander übereinstimmen. Bei der verteilten Schätzung wird durch die damit verbundene Ordnungsreduktion erreicht, dass in den einzelnen Knoten nie der gesamte globale Zustandsvektor geschätzt werden muss. Neben diesen Ansätzen werden auch der Ausfall von Messeinrichtungen und die Umkonfiguration des Systems simuliert. Durch das Filternetzwerk entsteht ein gegenüber Störungen robuster Beobachter. Ebenso können zur Laufzeit Anpassungen der Topologie vorgenommen werden. Die durch die Verteilung entstehende Ordnungsreduktion schlägt sich in einem verringerten Rechenbedarf pro Knoten nieder.