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Kalman filtering, theory and practice using MATLAB / Mohinder S. Grewal (2008)

Public Titre : Kalman filtering, theory and practice using MATLAB Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Mohinder S. Grewal, Auteur ; Angus P. Andrews, Auteur Mention d'édition : third edition Editeur : New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons Année de publication : 2008 Importance : 575 p. Format : 16 x 24 cm + cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-17366-4 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] filtrage linéaire [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] Matlab [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] programmation stochastique [Termes IGN] système linéaire Index. décimale : 24.20 Traitement du signal Résumé : (Editeur) This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering. It has been updated with the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering, including adaptations for nonlinear filtering, more robust smoothing methods, and developing applications in navigation. All software is provided in MATLAB, giving readers the opportunity to discover how the Kalman filter works in action and to consider the practical arithmetic needed to preserve the accuracy of results. Note de contenu : 1. General Information 1.1 On Kalman Filtering 1.2 On Optimal Estimation Methods 1.3 On the Notation Used In This Book 1.4 Summary Problems 2. Linear Dynamic Systems 2.1 Chapter Focus 2.2 Dynamic System Models 2.3 Continuous Linear Systems and Their Solutions 2.4 Discrete Linear Systems and Their Solutions 2.5 Observability of Linear Dynamic System Models 2.6 Summary Problems 3. Random Processes and Stochastic Systems 3.1 Chapter Focus 3.2 Probability and Random Variables (RVs) 3.3 Statistical Properties of RVs 3.4 Statistical Properties of Random Processes (RPs) 3.5 Linear RP Models 3.6 Shaping Filters and State Augmentation 3.7 Mean and Covariance Propagation 3.8 Relationships Between Model Parameters 3.9 Orthogonality Principle 3.10 Summary Problems 4. Linear Optimal Filters and Predictors 4.1 Chapter Focus 4.2 Kalman Filter 4.3 Kalman–Bucy Filter 4.4 Optimal Linear Predictors 4.5 Correlated Noise Sources 4.6 Relationships Between Kalman–Bucy and Wiener Filters 4.7 Quadratic Loss Functions 4.8 Matrix Riccati Differential Equation 4.9 Matrix Riccati Equation In Discrete Time 4.10 Model Equations for Transformed State Variables 4.11 Application of Kalman Filters 4.12 Summary Problems 5. Optimal Smoothers 5.1 Chapter Focus 5.2 Fixed-Interval Smoothing 5.3 Fixed-Lag Smoothing 5.4 Fixed-Point Smoothing 5.5 Summary Problems 6. Implementation Methods 6.1 Chapter Focus 6.2 Computer Roundoff 6.3 Effects of Roundoff Errors on Kalman Filters 6.4 Factorization Methods for Square-Root Filtering 6.5 Square-Root and UD Filters 6.6 Other Implementation Methods 6.7 Summary Problems 7. Nonlinear Filtering 7.1 Chapter Focus 7.2 Quasilinear Filtering 7.3 Sampling Methods for Nonlinear Filtering 7.4 Summary Problems 8. Practical Considerations 8.1 Chapter Focus 8.2 Detecting and Correcting Anomalous Behavior 8.3 Prefiltering and Data Rejection Methods 8.4 Stability of Kalman Filters 8.5 Suboptimal and Reduced-Order Filters 8.6 Schmidt–Kalman Filtering 8.7 Memory, Throughput, and Wordlength Requirements 8.8 Ways to Reduce Computational Requirements 8.9 Error Budgets and Sensitivity Analysis 8.10 Optimizing Measurement Selection Policies 8.11 Innovations Analysis 8.12 Summary Problems 9. Applications to Navigation 9.1 Chapter Focus 9.2 Host Vehicle Dynamics 9.3 Inertial Navigation Systems (INS) 9.4 Global Navigation Satellite Systems (GNSS) 9.5 Kalman Filters for GNSS 9.6 Loosely Coupled GNSS/INS Integration 9.7 Tightly Coupled GNSS/INS Integration 9.8 Summary Problems Appendix A - MATLAB Software A.1 Notice A.2 General System Requirements A.3 CD Directory Structure A.4 MATLAB Software for Chapter 2 A.5 MATLAB Software for Chapter 3 A.6 MATLAB Software for Chapter 4 A.7 MATLAB Software for Chapter 5 A.8 MATLAB Software for Chapter 6 A.9 MATLAB Software for Chapter 7 A.10 MATLAB Software for Chapter 8 A.11 MATLAB Software for Chapter 9 A.12 Other Sources of Software Appendix B - A Matrix Refresher B.1 Matrix Forms B.2 Matrix Operations B.3 Block Matrix Formulas B.4 Functions of Square Matrices B.5 Norms B.6 Cholesky Decomposition B.7 Orthogonal Decompositions of Matrices B.8 Quadratic Forms B.9 Derivatives of Matrices Numéro de notice : 22103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63231

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22103-01	24.20	Livre	Centre de documentation	Physique	Disponible

Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems / Paul D. Groves (2008)

Public Titre : Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems Type de document : Monographie Auteurs : Paul D. Groves, Auteur Editeur : Londres, Washington : Artech House Année de publication : 2008 Collection : GNSS Technology and applications series Importance : 518 p. Format : 18 x 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-58053-255-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] alignement [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] détection d'erreur [Termes IGN] données multicapteurs [Termes IGN] erreur de positionnement [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] Galileo [Termes IGN] Global Navigation Satellite System [Termes IGN] Global Orbitography Navigation Satellite System [Termes IGN] Global Positioning System [Termes IGN] GNSS assisté pour la navigation [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] mesurage de phase [Termes IGN] navigation [Termes IGN] navigation à l'estime [Termes IGN] navigation inertielle [Termes IGN] navigation terrestre [Termes IGN] positionnement différentiel [Termes IGN] positionnement intégré [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] repère de référence [Termes IGN] système d'extension [Termes IGN] système de positionnement par satellites [Termes IGN] traitement de données GNSS Index. décimale : 30.61 Systèmes de Positionnement par Satellites du GNSS Résumé : (Editeur) Navigation systems engineering is a red-hot area. More and more technical professionals are entering the field and looking for practical, up-to-date engineering know-how. This single-source reference answers the call, providing both an introduction to overall systems operation and an in-depth treatment of architecture, design, and component integration. The book explains how satellite, on-board, and other navigation technologies operate, and it gives practitioners insight into performance issues such as processing chains and error sources. Providing solutions to systems designers and engineers, the book describes and compares different integration architectures, and explains how to diagnose errors. Moreover, this hands-on book includes appendices filled with terminology and equations for quick referencing. Note de contenu : Introduction Navigation Mathematics: - Co-Ordinate Frames, Kinematics and The Earth. - The Kalman Filter. Navigation Systems: - Inertial Sensors. - Inertial Navigation. - Satellite Navigation Systems. - Satellite Navigation Processing, Errors and Geometry. - Advanced Satellite Navigation. - Terrestrial Radio Navigation. - Dead Reckoning, Attitude and Height Measurement. - Feature Matching. Integrated Navigation: - INS/GNSS Integration. - INS Alignment and Zero Velocity Updates. - Multi-Sensor Integrated Navigation. - Fault Detection and Integrity Monitoring. Numéro de notice : 20105 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62914

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20105-02	30.61	Livre	Centre de documentation	En réserve M-103	Disponible
20105-01	DEP-ELG	Livre	Marne-la-Vallée	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Network RTK: getting ready for GNSS modernization / H. Landau in GPS world, vol 18 n° 4 (April 2007)

Public [article]  inGPS world > vol 18 n° 4 (April 2007) . - pp 50 - 55 Titre : Network RTK: getting ready for GNSS modernization Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Landau, Auteur ; X. Chen, Auteur ; A. Kipka, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 50 - 55 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] ambiguïté entière [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] Global Navigation Satellite System [Termes IGN] instrumentation Trimble [Termes IGN] mesurage de pseudo-distance [Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel [Termes IGN] récepteur GNSS [Termes IGN] station virtuelle de référence Résumé : (Editeur) Surveyors and geodesists pioneered the use of GPS carrier-phase positioning in the early 1980s when only a few Block I test satellites were in orbit. Receiver measurements were recorded simultaneously at project or rover sites and a reference site and, after collection, the data were post-processed back in the office. Post-processing of differenced carrier phases became a standard high-accuracy positioning technique and is still frequently used today. However, some high-accuracy positioning and navigation tasks require real-time operations. In the mid-1990s, real-time kinematic (RTK) positioning was developed. In RTK positioning, a receiver at a reference site makes pseudo-range and carrier-phase measurements, which are transmitted over a radio link to one or more rover receivers in the field. A rover receiver combines its measurements with those received over the radio link and, resolving the carrier-phase ambiguities, accurately determines its coordinates. Because atmospheric and satellite-position errors decorrelate with increasing distance between reference and rover receivers, the ability to perform successful ambiguity resolution decreases with distance as well. This limits the effective distance between reference stations and rovers. To overcome this limitation efficiently, the concept of network RTK was developed where data from a number of reference stations are used in a filter to determine the measurement errors across the network and then to provide corrections to rovers or to synthesize data for a virtual reference station (VRS) in the vicinity of a particular rover. As the number of stations in a network grows, the more processing is required to generate corrections and VRS data streams. And as more satellite signals are observed by reference and rover receivers, even higher demands are placed on the network RTK filter processing. In this month's column, we look at an innovative filter technique for significantly extending the number of reference stations that can be supported for network RTK positioning under modernized GNSS. Copyright Questex Media Group Inc Numéro de notice : A2007-169 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28532 [article]

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067-07041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

The potential of low-end imus for mobile mapping systems / A. Barsi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 185 (Mars 2007)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 185 (Mars 2007) . - pp 91 - 94 Titre : The potential of low-end imus for mobile mapping systems Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Barsi, Auteur ; T. Lovas, Auteur ; I. Kertesz, Auteur Année de publication : 2007 Conférence : ISPRS 2006, Commission 1 Symposium, From sensors to imagery 03/07/2006 06/07/2006 Champs-sur-Marne [Paris Marne-la-Vallée] France OA ISPRS Archives Article en page(s) : pp 91 - 94 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] chaussée [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] Hongrie [Termes IGN] instrument de photogrammétrie [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] système de numérisation mobile Résumé : (Auteur) Due to the decreasing prices of the sensors and equipments, mobile mapping technologies are widely used even in the commercial area (e.g. transportation) in the 21st century. The road networks often cannot cope with the increased traffic load; moreover, the roads in bad condition reduce the overall capacity of a network. Pavement condition is a central aspect of road transportation infrastructure management, and is particularly highlighted in Hungary; the loss in travel time, the damage in vehicles results in significant indignation in society and gives an everyday topic for the actual political life. Scheduling road construction works requires effective monitoring of road conditions and the various components of a particular network have to be classified by quality. This paper introduces a complex road pavement measurement system designed primarily for pothole and crack detection. The system, installed in a vehicle is composed of a navigation unit, image acquisition module and a photogrammetric image-processing subsystem. The navigation unit consists of an integrated GPS/INS system; the trajectory and attitude of the vehicle at the required accuracy is provided by a Kalman filter. All the sensors and a high-speed computer are mounted on a pick-up. The low-end inertial measurement units (IMUs) have continued to improve in the last years, which broadened their application fields. The paper discusses the experimental results of the IMUs. First we compared the performance of two low-end IMUs on various road surfaces (wavy pavement, potholes etc.); secondly we analyzed their impact on the application. The obtained results have proved the potential of these types of sensors for this kind of road engineering applications. Copyright SFPT Numéro de notice : A2007-403 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/part1/Papers/PS3-51.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28766 [article]

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018-07011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Examining the use of stored navigation knowledge for neural network based INS/GPS integration / Kai-Wei Chiang in Geomatica, vol 60 n° 1 (March 2006)  

Public [article]  inGeomatica > vol 60 n° 1 (March 2006) . - pp 47 - 57 Titre : Examining the use of stored navigation knowledge for neural network based INS/GPS integration Type de document : Article/Communication Auteurs : Kai-Wei Chiang, Auteur ; Aboelmagd Noureldin, Auteur ; Naser El-Sheimy, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 47 - 57 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] erreur de positionnement [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] GPS en mode différentiel [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] réseau neuronal artificiel Résumé : (Auteur) Au cours des dernières années, on a assisté à l'utilisation des techniques de l'intelligence artificielle pour intégrer les systèmes de navigation par inertie (INS) et les systèmes mondiaux de localisation (GPS) pour diverses applications de navigation. Par exemple, l'utilisation des Réseaux de neurones artificiels (RNA) pour l'intégration des INS/GPS a démontré la possibilité de dépasser les limites des mécanismes traditionnels d'intégration fondés primordialement sur l'approche de filtrage Kalman et d'améliorer la précision de la localisation pendant de longues interruptions des signaux GPS. La plupart des techniques fondées sur les RNA dépendent des réseaux statiques (par ex. Réseaux de neurones multicouches sans rétroaction, les RNMSR). Certains ouvrages suggèrent que le Réseau de neurones dynamiques (par ex. les Réseaux de neurones récurrents, les RNR) peut procurer plus d'avantages computationnels qu'un réseau statique dans certaines applications telles que la reconnaissance de la voix et le contrôle robotique; ainsi, le présent article examine le développement du mécanisme d'intégration des INS/GPS utilisant les RNR et compare son rendement pour les techniques des RNMSR et du filtrage conventionnel Kalman. L'architecture adoptée dans le présent article est fondée sur le traitement des composantes des positions INS et la mise à jour des RNMSR ou des RNR avec des positions GPS pour évaluer les erreurs de position de l'INS. De plus, nous suggérons une nouvelle façon d'établir les connaissances en navigation durant la formation des RNMSR ou des RNR et d'examiner leur rendement durant la procédure de mise à jour. Les résultats d'essais sur le terrain obtenus d'un INS et d'un GPS différentiel de qualité adéquate pour la navigation sont utilisés dans cette étude pour évaluer le rendement des techniques proposées. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2006-221 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2006-0006 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2006-0006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27948 [article]

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035-06011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

New, improved GPS: the legacy accuracy improvement initiative / T. Creel in GPS world, vol 17 n° 3 (March 2006)

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Accéléromètre + GPS pour le suivi d'ouvrages d'art / K. Drame (2006)

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Development of a robotic mobile mapping system by vision-aided inertial navigation / Fadi Atef Bayoud (2006)  

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Precise relative positioning of formation flying spacecraft using GPS / R. Kroes (2006)

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Reliability of direct georeferencing: An overview of the current approaches and possibilities / Jan Skaloud (2006)    

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The Swiss trolley / Ralph Glaus (2006)  

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Flexed for flight: tightly coupled integrated nav system adapts to data formats / J.F. Lorga in GPS world, vol 16 n° 6 (June 2005)

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Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS / A. Giremus (2005)

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Ein Beitrag zur Identifikation von dynamischen Strukturmodellen mit Methoden der adaptiven Kalman-Filterung / A. Eichhorn (2005)

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Etude de modèles prédictifs dans un réseau de stations GPS permanentes / Jamal Asgari (2005)  

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