Kalman Filtering under Wide Band Noises

EMU I-REP

Show simple item record

dc.contributor.advisor Mahmudov, Nazim
dc.contributor.author Abuassba, Kanda Jamal
dc.date.accessioned 2021-11-05T07:56:33Z
dc.date.available 2021-11-05T07:56:33Z
dc.date.issued 2018
dc.date.submitted 2018-10
dc.identifier.citation Abuassba, Kanda Jamal. (2018). Kalman Filtering under Wide Band Noises. Thesis (Ph.D.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Mathematics, Famagusta: North Cyprus. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11129/5161
dc.description Doctor of Philosophy in Mathematics. Thesis (Ph.D.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Arts and Sciences, Dept. of Mathematics, 2018. Supervisor: Prof. Dr. Nazim Mahmudov. en_US
dc.description.abstract Kalman filtering is a powerful estimation method. One of its weaknesses is related to the white or colored nature of the disturbing noises in the Kalman filtering model. At the same time, real noises are rarely white or colored. They are mostly wide band. In this regard, white or colored noise Kalman filtering makes concessions on adequacy. This pushes system scientists to develop mathematical methods of estimation for systems corrupted by wide band noises. In applications, wide band noises are detected by their autocovariance and cross-covariance functions which do not allow modeling them uniquely. Therefore, it becomes important to develop estimation methods which are independent of a class of wide band noises, but dependent on the unique autocovariance and cross-covariance functions. Such results are called invariant results. In this paper, we prove a complete set of invariant equations for Kalman type filter for a linear signal-observation system corrupted by correlated wide band noises. This filter has a ready form to be used in applications, just respective numerical methods must be developed. We also discuss an application scenario for the proposed filter. Keywords: Wiener process, white noise, wide band noise, Kalman filter. en_US
dc.description.abstract ÖZ: Güçlü bir tahmim metodu olan Kalman filtrelemesinin zayıf yönlerinden biri Kalman filtreleme metodundaki etkileyici gürültünün beyaz veya renkli doğası ile ilgilidir. Aynı zamanda gerçek gürültüler genellikle geniş bandlı olup nadiren beyaz veya renklidirler. Bu bağlamda renkli veya beyaz gürültü uygulamalarında Kalman filtrelemesi kullanmak yetersiz kalıyor. Bu, sistem bilimcileri geniş bandlı gürültü tarafından etkilenmiş sistemler için için matematiksel tahmin metodları geliştirmeye yitmiştir. Uygulamalarda, geniş band gürültüleri özdeğişim ve çapraz değişim fonksiyonları tarafından saptanır ki bu onların tek olarak modellenmesine imkan vermez. Bu nedenle geniş bandlı gürültü sınıfından bağımsız fakat tek özdeğişim ve çapraz değişim fonksiyonlarına bağımlı bir tahmin metodu geliştirmek önemli olur. Bu sonuçlar değişmez sonuçlar olarak adlandırılır. Bu tezde, geniş bandlı gürültüler tarafından etkilenmiş lineer sinyal-gözlem sistemleri için Kalman tipli filtrenin tüm denklemleri bulunmuş ve ispat edilmiştir. Matematiksel olarak bulunmuş bu filter uygulamalarda kullanılmaya hazır durumdadır. Sadece uygun nümerik yöntemlerin geliştirilmesi gerekmektedir. Anahtar Kelimeler: Wiener süreci, beyaz gürültü, geniş bandlı gürültü, Kalman filtresi. en_US
dc.language.iso eng en_US
dc.publisher Eastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ) en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Mathematics en_US
dc.subject Boundary value problems--Functional differential equations en_US
dc.subject Kalman filtering. en_US
dc.subject Wiener process en_US
dc.subject white noise en_US
dc.subject wide band noise en_US
dc.subject Kalman filter en_US
dc.title Kalman Filtering under Wide Band Noises en_US
dc.type doctoralThesis en_US
dc.contributor.department Eastern Mediterranean University, Faculty of Arts and Sciences, Dept. of Mathematics en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record