Off-line Estimation of System Noise Covariance Matrices by a Special Choice of the Filter Gain
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F07%3A00000272" target="_blank" >RIV/49777513:23520/07:00000272 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Off-line Estimation of System Noise Covariance Matrices by a Special Choice of the Filter Gain
Popis výsledku v původním jazyce
Estimation of noise covariance matrices for linear or nonlinear stochastic dynamic systems is treated. The stress is laid on the case when the initial state mean and covariance matrix are exactly known. The properties of the innovation sequence of the Kalman Filter and the local filters are discussed and the new off-line method for estimation of the covariance matrices of the state and the measurement noise is designed. The proposed method is based on special choice of the filter gain and it takes an advantage of the well-known standard relations from the area of state estimation techniques and least square method. The theoretical results are verified in numerical examples.
Název v anglickém jazyce
Off-line Estimation of System Noise Covariance Matrices by a Special Choice of the Filter Gain
Popis výsledku anglicky
Estimation of noise covariance matrices for linear or nonlinear stochastic dynamic systems is treated. The stress is laid on the case when the initial state mean and covariance matrix are exactly known. The properties of the innovation sequence of the Kalman Filter and the local filters are discussed and the new off-line method for estimation of the covariance matrices of the state and the measurement noise is designed. The proposed method is based on special choice of the filter gain and it takes an advantage of the well-known standard relations from the area of state estimation techniques and least square method. The theoretical results are verified in numerical examples.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1M0572" target="_blank" >1M0572: Data, algoritmy, rozhodování</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing
ISBN
978-1-4244-0829-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Alcalá de Henares
Datum konání akce
5. 7. 2007
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000252961000095