Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Využití odmocnivé verze unscentovaného Kalmanova filtru v návrhu filtru s vícenásobnou linearizací

Popis výsledku

Článek se zabývá lokálními a globálními přístupy k odhadu stavu. Důraz je především kladen na unscentovaný Kalmanův filtr a na filtr s vícenásobnou linearizací. Je zde odvozena odmocninová verze unscentovaného Kalmanova filtru, která je pak využita pro návrh filtru s vícenásobnou linearizací. Výsledný algoritmus tohoto nového filtru je v článku uveden a jsou zde také zmíněny některé jeho vlastnosti. Kvalita odhadu a numerická náročnost navrhovaného filtru je ukázána na příkladu.

Klíčová slova

stochastic systemsstate estimationestimation theoryfiltering techniquesnonlinear filters

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Sigma Point Gaussian Sum Filter Design Using Square Root Unscented Filters

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Local and global estimation approaches are discussed, above all the Unscented Kalman Filter and the Gaussian Sum Filter. The square root modification of the Unscented Kalman Filter is derived and it is used in the Gaussian Sum Filter framework. The new Sigma Point Gaussian Sum Filter is designed and some aspects of the filter are presented. The estimation quality and computational demands of the designed filter are illustrated in a numerical example.

  • Název v anglickém jazyce

    Sigma Point Gaussian Sum Filter Design Using Square Root Unscented Filters

  • Popis výsledku anglicky

    Local and global estimation approaches are discussed, above all the Unscented Kalman Filter and the Gaussian Sum Filter. The square root modification of the Unscented Kalman Filter is derived and it is used in the Gaussian Sum Filter framework. The new Sigma Point Gaussian Sum Filter is designed and some aspects of the filter are presented. The estimation quality and computational demands of the designed filter are illustrated in a numerical example.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2006

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Proceedings of the 16th IFAC World Congress

  • ISBN

    0-08-045108-X

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1000-1005

  • Počet stran knihy

  • Název nakladatele

    Elsevier

  • Místo vydání

    Oxford

  • Kód UT WoS kapitoly

Základní informace

Druh výsledku

C - Kapitola v odborné knize

C

CEP

BC - Teorie a systémy řízení

Rok uplatnění

2006