Stochastic Integration Filter with Improved State Estimate Mean-Square Error Computation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F18%3A43932619" target="_blank" >RIV/49777513:23520/18:43932619 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-319-55011-4_21" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-319-55011-4_21</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55011-4_21" target="_blank" >10.1007/978-3-319-55011-4_21</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Stochastic Integration Filter with Improved State Estimate Mean-Square Error Computation
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with the Bayesian state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. The focus is aimed at the stochastic integration filter, which represents the Gaussian fi lters with the state and measurement prediction moments calculated by the stochastic integration rule. Besides the value of the integral, the rule also provides the covariance matrix of the integral value error. In the paper an improved mean-square error of the state estimate is proposed based on utilization of the integral error covariance matrix. The improved calculation is illustrated using two numerical examples for the stochastic integration filter of the third and fifth degrees.
Název v anglickém jazyce
Stochastic Integration Filter with Improved State Estimate Mean-Square Error Computation
Popis výsledku anglicky
The paper deals with the Bayesian state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. The focus is aimed at the stochastic integration filter, which represents the Gaussian fi lters with the state and measurement prediction moments calculated by the stochastic integration rule. Besides the value of the integral, the rule also provides the covariance matrix of the integral value error. In the paper an improved mean-square error of the state estimate is proposed based on utilization of the integral error covariance matrix. The improved calculation is illustrated using two numerical examples for the stochastic integration filter of the third and fifth degrees.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GC16-19999J" target="_blank" >GC16-19999J: Kooperativní přístupy k návrhu nelineárních filtrů</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
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
Informatics in Control, Automation and Robotics, Volume 430
ISBN
978-3-319-55010-7
ISSN
1876-1100
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
17
Strana od-do
423-439
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Heidelberg, Německo
Místo konání akce
Lisbon, Portugal
Datum konání akce
29. 7. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—