Design of Efficient Point-Mass Filter for Linear and Nonlinear Dynamic Models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F23%3A43969670" target="_blank" >RIV/49777513:23520/23:43969670 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/LCSYS.2023.3283555" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/LCSYS.2023.3283555</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/LCSYS.2023.3283555" target="_blank" >10.1109/LCSYS.2023.3283555</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Design of Efficient Point-Mass Filter for Linear and Nonlinear Dynamic Models
Popis výsledku v původním jazyce
his letter deals with the state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems in the Bayesian framework. The emphasis is laid on the numerical solution to the Chapman-Kolmogorov equation by the widely-used point-mass method. It is shown, that the standard prediction step of the point-mass filter can be decomposed into two parts; advection and diffusion solution. This decomposition allows application of the fast Fourier transform, which speeds up the prediction step by several orders of magnitude making the point-mass filter attractive even for higher dimensional models. The proposed efficient point-mass filter is illustrated in a numerical simulation with available source codes and is compared with the particle filter.
Název v anglickém jazyce
Design of Efficient Point-Mass Filter for Linear and Nonlinear Dynamic Models
Popis výsledku anglicky
his letter deals with the state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems in the Bayesian framework. The emphasis is laid on the numerical solution to the Chapman-Kolmogorov equation by the widely-used point-mass method. It is shown, that the standard prediction step of the point-mass filter can be decomposed into two parts; advection and diffusion solution. This decomposition allows application of the fast Fourier transform, which speeds up the prediction step by several orders of magnitude making the point-mass filter attractive even for higher dimensional models. The proposed efficient point-mass filter is illustrated in a numerical simulation with available source codes and is compared with the particle filter.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA22-11101S" target="_blank" >GA22-11101S: Tenzorový rozklad v aktivní diagnostice poruch pro stochastické rozlehlé systémy</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
IEEE Control Systems Letters
ISSN
2475-1456
e-ISSN
2475-1456
Svazek periodika
7
Číslo periodika v rámci svazku
June
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
2005-2010
Kód UT WoS článku
001017367300015
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85161546813