Solution Separation Unscented Kalman Filter

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F19%3A43956254" target="_blank" >RIV/49777513:23520/19:43956254 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9011214" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9011214</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Solution Separation Unscented Kalman Filter

Popis výsledku v původním jazyce

State estimation of nonlinear stochastic dynamic systems includes the unscented Kalman filter. The paper focuses on the self-assessment ability of state estimation algorithms, which shows to be useful in the problems involving strong nonlinearity of the model. An algorithm with the self-assessment is capable of informing the user that the state estimate may not be credible. A new algorithm, called solution separation unscented Kalman filter (S2UKF) is proposed, which is inspired by the solution separation technique of the Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver autonomous integrity monitoring. The algorithm compares a set of sub-solution estimates with a fullsolution estimate and informs about non-credible estimates. This ability is demonstrated using a simulation example involving the bearings-only tracking problem.

Název v anglickém jazyce

Solution Separation Unscented Kalman Filter

Popis výsledku anglicky

State estimation of nonlinear stochastic dynamic systems includes the unscented Kalman filter. The paper focuses on the self-assessment ability of state estimation algorithms, which shows to be useful in the problems involving strong nonlinearity of the model. An algorithm with the self-assessment is capable of informing the user that the state estimate may not be credible. A new algorithm, called solution separation unscented Kalman filter (S2UKF) is proposed, which is inspired by the solution separation technique of the Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver autonomous integrity monitoring. The algorithm compares a set of sub-solution estimates with a fullsolution estimate and informs about non-credible estimates. This ability is demonstrated using a simulation example involving the bearings-only tracking problem.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2019 22th International Conference on Information Fusion (FUSION)

ISBN

978-0-9964527-8-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1-8

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Ottawa

Místo konání akce

Ottawa, Kanada

Datum konání akce

2. 7. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000567728800057