Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
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”

Gaussian Sum Unscented Kalman Filter with Adaptive Scaling Parameters

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F11%3A43898214" target="_blank" >RIV/49777513:23520/11:43898214 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5977649" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5977649</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Gaussian Sum Unscented Kalman Filter with Adaptive Scaling Parameters

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with state estimation of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems by a bank of unscented Kalman filters. The stress is laid on an adaptive choice of a scaling parameter of the unscented Kalman filters to increase estimate quality over the standard Gaussian sum unscented Kalman filter. Several optimization criteria for adapting the scaling parameter are proposed and discussed and to apply the scaling parameter adaptation within the Gaussian sum framework, three adaptation procedures are proposed. Performance of the proposed estimation methods is analyzed through the root mean square error and non-credibility index in a numerical example.

  • Název v anglickém jazyce

    Gaussian Sum Unscented Kalman Filter with Adaptive Scaling Parameters

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with state estimation of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems by a bank of unscented Kalman filters. The stress is laid on an adaptive choice of a scaling parameter of the unscented Kalman filters to increase estimate quality over the standard Gaussian sum unscented Kalman filter. Several optimization criteria for adapting the scaling parameter are proposed and discussed and to apply the scaling parameter adaptation within the Gaussian sum framework, three adaptation procedures are proposed. Performance of the proposed estimation methods is analyzed through the root mean square error and non-credibility index in a numerical example.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • 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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • 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

    Proceeding of the 14th International Conference on Information Fusion

  • ISBN

    978-1-4577-0267-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    9-16

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Chicago, Illinois, USA

  • Datum konání akce

    5. 7. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku