fa en fa ar fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ur fa fa fa fa fa fa fa en fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ur fa fa en fa fr fr en en en azb en fa en en en en ca ar en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en fa ps fa fa el fa fa fa it id en en id bo en en fa ar fa de id fa de bo fa de en fa de en fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ar fa fa fa fa fa fa fa de
تعیین بردار سرعت یک جسم در حال حرکت به کمک داده‌های جی. پی. اس. با آنالیز و دسته‌بندی الگوریتم‌های مختلف مشتق‌گیری عددی
بانک ها و نمایه نامه ها
نوع مقاله : مقاله پژوهشی
امیر پورصادق سادات محله 1
2 عضو هیات علمی / گروه کنترل، دانشکده برق، دانشگاه شهید بهشتی
محاسبة نرخ تغییرات یا به‌عبارتی مشتقگیری از سیگنالهای دیجیتال همواره از مهم‌ترین چالش‌های موجود در زمینة پردازش سیگنالهای دیجیتال بوده است. این در حالی است که در کاربردهای مختلف به ناچار باید به مشتقگیری از سیگنالهای دیجیتال پرداخت. در بسیاری از کاربردها استفاده از روشهای مرسوم مشتقگیری ناکارآمد است و منجر به افزایش شدید خطا و نویز تا حدود چند ده برابر می‌شوند. در این مقاله محاسبة سرعت از روی دادههای همراه با نویز و گسسته در متغیر حالتِ مکان با روشهای مختلف از لحاظ تئوری و عملی بررسی و مقایسه و در ادامه بهترین روش محاسبة نرخ تغییرات (مشتق‌گیری) برای کاربرد مذکور استخراج شده است. با بررسی‌های انجام‌شده ملاحظه می‌شود که روش فیلتر کالمن مناسبترین عملکرد را در کمینه‌کردن مجموع مربعات خطا برای کاربرد محاسبة مشتق از دادههای جی. پی. اس. دارد و به‌خوبی با فیلتر مناسب داده‌ها آثار نویز و خطا را از بین میبرد. استفاده از روش فیلتر کالمن دارای حالت گذرای مناسب نیست. این مشکل با اصلاح روش و به‌کارگیری فیلتر کالمن تطبیقی با وزن‌دهی مناسب به دادههای عملکرد حالت گذرا را نیز تا حد خوبی بهبود داده است. نتایج حاصل از اعمال الگوریتمهای مورد بحث روی دادههای واقعی جی. پی. اس. برای استخراج بردار سرعت لحظهای گزارش شده است.
داده‌های جی. پی. اس
Moving object velocity vector determination using GPS data with analyze and classification of different numerical differentiator algorithms
Amir Poursadegh Sadat Mahaleh 1
1 Graduated Student / Department of Electrical-Control Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran
2 Assistant Professor / Department of Electrical-Control Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran
Calculation the rate of change or differentiation of digital signal has always been one of the most important challenges in Digital Signal Processing field. Differentiating digital signals is essential in various applications. In many applications, even well-known methods aren’t useful and cause sharp increase in error and noise up to 10 times. One of the applications that is focused on in this paper is determining velocity from noisy and discrete data. Various aspects of this issue is investigated and the best derivation algorithm for the aforementioned application is designed and proposed. It was seen that Kalman filter method is the best approach for minimizing least square error for determining derivative from GPS data. It was also seen that Kalman filter method has not good transient response. This problem is somewhat improved with modification Kalman filter and using adaptive Kalman filter with appropriate weighting of old data. Another important aspect, which is also discussed in this paper, is adequate classification of various differentiation algorithms that is designed and referring the practical application of each algorithms. In order to depict the advantages of the methods, some practical results are given based on real GPS data for extracting instantaneous velocity vector.
[1] D. Murio, Automatic numerical differentiation by discrete mollification, Computers & Mathematics with Applications, vol. 13, pp. 381-386, 1987.
[2] I. Knowles, R. J. Renka, Methods for numerical differentiation of noisy data, Electronic Journal of Differential Equations Conference, 2014, pp. 235-246.
[3] R. Chartrand, Numerical differentiation of noisy, nonsmooth data, ISRN Applied Mathematics, vol. 2011, 2011.
[4] D. Petrinovic, Causal Cubic Splines: Formulations, Interpolation Properties and Implementations, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, pp. 5442-5453, 2008.
[5] S. Tingna, W. Zheng, X. Changliang, Speed Measurement Error Suppression for PMSM Control System Using Self-Adaption Kalman Observer, Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol. 62, pp. 2753-2763, 2015.
[6] R. Ronsse, S. De Rossi, N. Vitiello, T. Lenzi, M. C. Carrozza, A. J. Ijspeert, Real-Time Estimate of Velocity and Acceleration of Quasi-Periodic Signals Using Adaptive Oscillators, Robotics, IEEE Transactions on, vol. 29, pp. 783-791, 2013.
[7] David Eager, Ann-Marie Pendrill, and Nina Reistad. "Beyond velocity and acceleration: jerk, snap and higher derivatives, European Journal of Physics, vol. 37, no. 6, 2016, pp. 065008.
[8] Ye, Shirong, Yongwei Yan, Dezhong Chen, Performance Analysis of Velocity Estimation with BDS, The Journal of Navigation, vol. 70, no. 3, 2017, pp. 580-594.
[9] Jakob M. Hansen, et al. Nonlinear Observer for Tightly Coupled Integrated Inertial Navigation Aided by RTK-GNSS Measurements, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2018.
[10] C. F. Gerald, Applied numerical analysis, Pearson Education India, 2004.
[11] A. Antoniou, Digital signal processing, McGraw-Hill Toronto, Canada, 2006.
[12] P. Holoborodko, Smooth noise robust differentiators, Consulted on, vol. 7, p. 2015, 2008.
[13] A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Discrete-time signal processing, Pearson Higher Education, 2010.
[14] S. W. Smith, The scientist and engineer's guide to digital signal processing, 1997.
[15] R. G. Lyons, Understanding digital signal processing, Pearson Education, 2010.
[16] C. Groetsch, Lanczo's generalized derivative, The American mathematical monthly, vol. 105, pp. 320-326, 1998.
[17] L. Washburn, The Lanczos derivative, Dept. of Maths, Whitman College, USA, Senior Project Archive, 2006.
[18] F. Janabi-Sharifi, V. Hayward, C. S. J. Chen, Discrete-time adaptive windowing for velocity estimation, IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 8, pp. 1003-1009, 2000.
[19] D. G. Luenberger, Optimization by vector space methods, John Wiley & Sons, 1969.
[20] M. Rao, Q. Xia, Y. Ying, Modeling and advanced control for process industries: applications to paper making processes, Springer Science & Business Media, 2013.
دوره 7، شماره 2 - شماره پیاپی 2
اصل مقاله 3.78 MB
ارجاع به این مقاله
تعداد مشاهده مقاله: 277
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 157
پورصادق سادات محله, امیر, پورقلی, مهدی, & یزدی زاده, علیرضا. (1397). تعیین بردار سرعت یک جسم در حال حرکت به کمک داده‌های جی. پی. اس. با آنالیز و دسته‌بندی الگوریتم‌های مختلف مشتق‌گیری عددی. دانش و فناوری هوافضا, 7(2), 81-96.
امیر پورصادق سادات محله; مهدی پورقلی; علیرضا یزدی زاده. "تعیین بردار سرعت یک جسم در حال حرکت به کمک داده‌های جی. پی. اس. با آنالیز و دسته‌بندی الگوریتم‌های مختلف مشتق‌گیری عددی". دانش و فناوری هوافضا, 7, 2, 1397, 81-96.
پورصادق سادات محله, امیر, پورقلی, مهدی, یزدی زاده, علیرضا. (1397). 'تعیین بردار سرعت یک جسم در حال حرکت به کمک داده‌های جی. پی. اس. با آنالیز و دسته‌بندی الگوریتم‌های مختلف مشتق‌گیری عددی', دانش و فناوری هوافضا, 7(2), pp. 81-96.
پورصادق سادات محله, امیر, پورقلی, مهدی, یزدی زاده, علیرضا. تعیین بردار سرعت یک جسم در حال حرکت به کمک داده‌های جی. پی. اس. با آنالیز و دسته‌بندی الگوریتم‌های مختلف مشتق‌گیری عددی. دانش و فناوری هوافضا, 1397; 7(2): 81-96.