TY  - THES
AB  - Die Arbeit zeigt, daß Extended Kalman-Filter zur Online-Demodulation
winkelmodulierter Signale grundsätzlich geeignet sind. Abhängig vom betrachteten SNR (CNR) und der Wahl der Quellsignale müssen unterschiedliche Extended Kalman-
Filtermodelle gewählt werden. Im betrachteten Bereich von 0 bis 17 dB zeigen insbesondere adaptive Kalman-Filtermodelle eine hohe Genauigkeit. Dabei ist die externe Parameter-Anpassung durch Maximum-Likelihood Schätzung zu bevorzugen, da Filterlaufzeit eingespart wird und das Filter nicht durch zusätzliche Komponenten destabilisiert wird. Besitzen die Signale nur geringe Dynamik, dann lassen sich vorgefilterte Kalman-Filter einsetzen, bei denen im stationären Betrieb auf den Kovarianzenzyklus verzichtet wird. Erweiterte Filtermodelle zeigen insbesondere bei negativen SNR´s die Vorteile der Datenfusion, ihr Verhalten ist jedoch grundsätzlich instabiler. Die Gruppe der Smoothermodelle ist für Online-Anwendungen eher ungeeignet, da extrem hohe Filterlaufzeiten benötigt werden, um Stabilität und Filtergenauigkeit steigern zu können.  
Bei nichtlinearen Filtern muß auf die Wahl von korrekten Startwerten geachtet werden, da sich diese nicht nur auf die Filterstabilität beim Einschwingen auswirken, sondern auch noch auf die Filtergenauigkeit des eingeschwungenen Filters. Es läßt sich beim Filtertuning eine optimale Einschwingzeit ermitteln, bei der die Filtergenauigkeit noch optimal bleibt und erst bei Verkürzen der Einschwingdauer, der Filterfehler ansteigt. 
Parallel zu den theoretischen Untersuchungen wurde eine Entwicklungsumgebung aufgebaut, welche ein brauchbares Entwicklungstool nicht nur für die Online-Demodulation darstellt, sondern sich vielseitig auch für andere Anwendungen beipielsweise im Motorenmanagement (Automobilindustrie) oder Maschinenregelungen einsetzen läßt.
AU  - Balzer, Dirk
DA  - 1999
KW  - Kalman-Filter
KW  - Demodulation
KW  - DSP
LA  - ger
PY  - 1999
TI  - Online-Demodulation stark gestörter winkelmodulierter Signale mit dem Extended Kalman-Filter
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-1718
Y2  - 2024-12-26T20:38:30
ER  -