On Linear Estimation Fusion under Unknown Correlations of Estimator Errors
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F14%3A43922865" target="_blank" >RIV/49777513:23520/14:43922865 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-ZA-1003.00875" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-ZA-1003.00875</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-ZA-1003.00875" target="_blank" >10.3182/20140824-6-ZA-1003.00875</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On Linear Estimation Fusion under Unknown Correlations of Estimator Errors
Popis výsledku v původním jazyce
The linear fusion of estimators is widely used in decentralised state estimation. Because the maintaining of estimation error cross-correlations between local estimators is not affordable in large-scale problems, approaches dealing with unknown correlations were developed. The Covariance Intersection fusion is a linear fusion of estimators and it provides a fused estimator quality matrix that does not undervalue the mean square error matrix. This paper derives the matrix of the fused estimator quality for arbitrary weights of the linear fusion rule that considers the unknown correlations. It also shows that there can exist better matrices of the fused estimator quality than the ones proposed by the Covariance Intersection fusion rule.
Název v anglickém jazyce
On Linear Estimation Fusion under Unknown Correlations of Estimator Errors
Popis výsledku anglicky
The linear fusion of estimators is widely used in decentralised state estimation. Because the maintaining of estimation error cross-correlations between local estimators is not affordable in large-scale problems, approaches dealing with unknown correlations were developed. The Covariance Intersection fusion is a linear fusion of estimators and it provides a fused estimator quality matrix that does not undervalue the mean square error matrix. This paper derives the matrix of the fused estimator quality for arbitrary weights of the linear fusion rule that considers the unknown correlations. It also shows that there can exist better matrices of the fused estimator quality than the ones proposed by the Covariance Intersection fusion rule.
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
2014
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 19th IFAC World Congress, 2014
ISBN
978-3-902823-62-5
ISSN
1474-6670
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
2364-2369
Název nakladatele
Elsevier
Místo vydání
Cape Town
Místo konání akce
Cape Town, South Africa
Datum konání akce
24. 8. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—