Filtering, prediction, and smoothing with gaussian sum representation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F00%3A00056838" target="_blank" >RIV/49777513:23520/00:00056838 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Filtering, prediction, and smoothing with gaussian sum representation

Popis výsledku v původním jazyce

The paper dealth with the state estimation problem for discrete time nonlinear nonGaussian stochastic dynamic systems. A description of all random variables of the systém by the Gaussian sums probability density function is considered. This assumption enables to obtain an explicit exact or approximate solution of the three basic types of the state estimation, i.e prediction, filtering and smoothing. Multistep prediction and smoothing for nonlinear and/or nonGaussian systems are newly presented. The stress is laid also on systematic presentation of the new and current results of an application of the Gaussian sums in the nonlinear state estimation problem.

Název v anglickém jazyce

Filtering, prediction, and smoothing with gaussian sum representation

Popis výsledku anglicky

The paper dealth with the state estimation problem for discrete time nonlinear nonGaussian stochastic dynamic systems. A description of all random variables of the systém by the Gaussian sums probability density function is considered. This assumption enables to obtain an explicit exact or approximate solution of the three basic types of the state estimation, i.e prediction, filtering and smoothing. Multistep prediction and smoothing for nonlinear and/or nonGaussian systems are newly presented. The stress is laid also on systematic presentation of the new and current results of an application of the Gaussian sums in the nonlinear state estimation problem.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/VS97159" target="_blank" >VS97159: Centrum pro výzkum kybernetických systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2000

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Filtering, prediction, and smoothing with gaussian sum representation

ISBN

—

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

—

Název nakladatele

IFAC - OMNIPRESS

Místo vydání

Santa Barbara

Místo konání akce

—

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

—

Kód UT WoS článku

—