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”

Randomized Unscented Transform in State Estimation of non-Gaussian Systems: Algorithms and Performance

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F12%3A43915277" target="_blank" >RIV/49777513:23520/12:43915277 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6290546" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6290546</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Randomized Unscented Transform in State Estimation of non-Gaussian Systems: Algorithms and Performance

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with state estimation of nonlinear non-Gaussian systems with a special focus on the Gaussian sum filters. To achieve a higher estimate quality, state and measurement predictive moments appearing in the filters are computed by the randomized unscented transform, which provides asymptotically exact estimates of the moments. The use of the Gaussian sum filter employing the randomized unscented transform is introduced and the proposed algorithm is illustrated in a numerical example. The analysis of the numerical example involves a comparison of several filters using a number of performance metrics both absolute and relative, assessing the point estimate quality, the estimate error quality, and the density estimate quality.

  • Název v anglickém jazyce

    Randomized Unscented Transform in State Estimation of non-Gaussian Systems: Algorithms and Performance

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with state estimation of nonlinear non-Gaussian systems with a special focus on the Gaussian sum filters. To achieve a higher estimate quality, state and measurement predictive moments appearing in the filters are computed by the randomized unscented transform, which provides asymptotically exact estimates of the moments. The use of the Gaussian sum filter employing the randomized unscented transform is introduced and the proposed algorithm is illustrated in a numerical example. The analysis of the numerical example involves a comparison of several filters using a number of performance metrics both absolute and relative, assessing the point estimate quality, the estimate error quality, and the density estimate quality.

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

    2012

  • 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

    Proceedings of the 2012 15th International Conference on Information Fusion

  • ISBN

    978-0-9824438-5-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    2004-2011

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Singapore

  • Datum konání akce

    9. 7. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku