Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Distributed Point-Mass Filter with Reduced Data Transfer Using Copula Theory

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F23%3A43969673" target="_blank" >RIV/49777513:23520/23:43969673 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.23919/ACC55779.2023.10155942" target="_blank" >https://doi.org/10.23919/ACC55779.2023.10155942</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.23919/ACC55779.2023.10155942" target="_blank" >10.23919/ACC55779.2023.10155942</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Distributed Point-Mass Filter with Reduced Data Transfer Using Copula Theory

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper deals with distributed Bayesian state estimation of generally nonlinear stochastic dynamic systems. In particular, distributed point-mass filter algorithm is developed. It is comprised of a basic part that is accurate but data intense and optional step employing advanced copula theory. The optional step significantly reduces data transfer for the price of a small accuracy decrease. In the end, the developed algorithm is numerically compared to the usually employed distributed extended Kalman filter.

  • Název v anglickém jazyce

    Distributed Point-Mass Filter with Reduced Data Transfer Using Copula Theory

  • Popis výsledku anglicky

    This paper deals with distributed Bayesian state estimation of generally nonlinear stochastic dynamic systems. In particular, distributed point-mass filter algorithm is developed. It is comprised of a basic part that is accurate but data intense and optional step employing advanced copula theory. The optional step significantly reduces data transfer for the price of a small accuracy decrease. In the end, the developed algorithm is numerically compared to the usually employed distributed extended Kalman filter.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF19_073%2F0016931" target="_blank" >EF19_073/0016931: Zvyšování kvality interních grantových schémat na ZČU</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

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 statě ve sborníku

    Proceedings of the 2023 American Control Conference

  • ISBN

    979-8-3503-2806-6

  • ISSN

    0743-1619

  • e-ISSN

    2378-5861

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1649-1654

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    San Diego, CA, USA

  • Místo konání akce

    San Diego, CA, USA

  • Datum konání akce

    31. 5. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001027160301078