Stochastic Integration Filter

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F13%3A43918715" target="_blank" >RIV/49777513:23520/13:43918715 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TAC.2013.2258494" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TAC.2013.2258494</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TAC.2013.2258494" target="_blank" >10.1109/TAC.2013.2258494</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Stochastic Integration Filter

Popis výsledku v původním jazyce

The technical note deals with state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. Traditional filters providing local estimates of the state, such as the extended Kalman filter, unscented Kalman filter, or the cubature Kalman filter, are based on computationally efficient but approximate integral evaluations. On the other hand, the Monte Carlo based Kalman filter takes an advantage of asymptotically exact integral evaluations but at the expense of substantial computational demands. The aim of thetechnical note is to propose a new local filter that utilises stochastic integration methods providing the asymptotically exact integral evaluation with computational complexity similar to the traditional filters. The technical note will demonstrate thatthe unscented and cubature Kalman filters are special cases of the proposed stochastic integration filter. The proposed filter is illustrated by a numerical example.

Název v anglickém jazyce

Stochastic Integration Filter

Popis výsledku anglicky

The technical note deals with state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. Traditional filters providing local estimates of the state, such as the extended Kalman filter, unscented Kalman filter, or the cubature Kalman filter, are based on computationally efficient but approximate integral evaluations. On the other hand, the Monte Carlo based Kalman filter takes an advantage of asymptotically exact integral evaluations but at the expense of substantial computational demands. The aim of thetechnical note is to propose a new local filter that utilises stochastic integration methods providing the asymptotically exact integral evaluation with computational complexity similar to the traditional filters. The technical note will demonstrate thatthe unscented and cubature Kalman filters are special cases of the proposed stochastic integration filter. The proposed filter is illustrated by 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

<a href="/cs/project/GAP103%2F11%2F1353" target="_blank" >GAP103/11/1353: Odhad stavu dynamických stochastických systémů</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL

ISSN

0018-9286

e-ISSN

—

Svazek periodika

58

Číslo periodika v rámci svazku

6

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1561 - 1566

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—