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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서강대학교 Sogang University |
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연구책임자 | 임재찬 |
보고서유형 | 중간보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-11 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000000529 |
과제고유번호 | 1345302644 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-05-30 |
키워드 | 동역학모델.베이지안추정.미니맥스.시계열추정.입자필터. |
연구개요
본 과제는 종료된 과제의 후속과제인데 종료 과제를 통하여 다양한 연구 분야의 많은 문제들을 위한 해결책들을 제시하였는데 아직까지도 많은 연구 분야 에서는 시/공간에 따라 변하는 변수값의 추정방법에 있어서 고전적 방법인 Maximum-likelihood, Least-Squares, Gradient 방법, RLS, LMS 방법들이 최첨단 기기들의 Solution 으로 쓰이고 있다. 상기 열거한 고전적 방법이 아니다 하더라도 Extended Kalman Filter (EKF)의 수준을 벗어나지 못하고 있다. 본 후속연구에서
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