The Development of a Randomised Unscented Kalman Filter

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F11%3A43898208" target="_blank" >RIV/49777513:23520/11:43898208 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.01828" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.01828</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.01828" target="_blank" >10.3182/20110828-6-IT-1002.01828</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

The Development of a Randomised Unscented Kalman Filter

Popis výsledku v původním jazyce

The paper deals with state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. Traditional filters providing local estimates of the states, such as the extended Kalman filter, unscented Kalman filter or the cubature Kalman filter, are based on approximations which lead to biased estimates of the state and measurement statistics. The aim of the paper is to propose a new local filter that utilises a randomised unscented transformation which is a special case of stochastic integration rules providing an unbiased estimate of an integral. The new filter provides estimates of higher quality than the traditional filters and renders a randomised version of the unscented Kalman filter. The proposed filter is illustrated in a numerical example.

Název v anglickém jazyce

The Development of a Randomised Unscented Kalman Filter

Popis výsledku anglicky

The paper deals with state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. Traditional filters providing local estimates of the states, such as the extended Kalman filter, unscented Kalman filter or the cubature Kalman filter, are based on approximations which lead to biased estimates of the state and measurement statistics. The aim of the paper is to propose a new local filter that utilises a randomised unscented transformation which is a special case of stochastic integration rules providing an unbiased estimate of an integral. The new filter provides estimates of higher quality than the traditional filters and renders a randomised version of the unscented Kalman filter. The proposed filter is illustrated in a numerical example.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline)

ISSN

1474-6670

e-ISSN

—

Svazek periodika

18

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

IT - Italská republika

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

8-13

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—