Navigation and Estimation Improvement by Environmental-Driven Noise Mode Detection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F20%3A43959779" target="_blank" >RIV/49777513:23520/20:43959779 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/PLANS46316.2020.9110200" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/PLANS46316.2020.9110200</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/PLANS46316.2020.9110200" target="_blank" >10.1109/PLANS46316.2020.9110200</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Navigation and Estimation Improvement by Environmental-Driven Noise Mode Detection

Popis výsledku v původním jazyce

This paper deals with the state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems, where the measurement noise is modelled by the multimodal Gaussian sum probability density function. The multimodal density is able to sufficiently capture various environmental features and phenomena affecting sensor readings. The design particularly focuses on the environmentaldriven detector of the measurement noise mode for the terrain-aided navigation using a point-mass filter, which allows reducing the overall measurement noise variance used by the estimator and, consequently, decreasing the estimator or navigator error. Throughout the paper, the detector design and validation are illustrated with the help of a terrain-aided navigation system.

Název v anglickém jazyce

Navigation and Estimation Improvement by Environmental-Driven Noise Mode Detection

Popis výsledku anglicky

This paper deals with the state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems, where the measurement noise is modelled by the multimodal Gaussian sum probability density function. The multimodal density is able to sufficiently capture various environmental features and phenomena affecting sensor readings. The design particularly focuses on the environmentaldriven detector of the measurement noise mode for the terrain-aided navigation using a point-mass filter, which allows reducing the overall measurement noise variance used by the estimator and, consequently, decreasing the estimator or navigator error. Throughout the paper, the detector design and validation are illustrated with the help of a terrain-aided navigation system.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

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)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2020 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS)

ISBN

978-1-72810-244-3

ISSN

—

e-ISSN

2153-3598

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

925-932

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Portland

Místo konání akce

Portland, Spojené státy americké

Datum konání akce

20. 4. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—