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”

Dual Approach to Inverse Covariance Intersection Fusion

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43973066" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43973066 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/MFI62651.2024.10705759" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/MFI62651.2024.10705759</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/MFI62651.2024.10705759" target="_blank" >10.1109/MFI62651.2024.10705759</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Dual Approach to Inverse Covariance Intersection Fusion

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Linear fusion of estimates under the condition of no knowledge of correlation of estimation errors has reached maturity. On the other hand, various cases of partial knowledge are still active research areas. A frequent motivation is to deal with “common information” or “common noise”, whatever it means. A fusion rule for a strict meaning of the former expression has already been elaborated. Despite the dual relationship, a strict meaning of the latter one has not been considered so far. The paper focuses on this area. The assumption of unknown “common noise” is formulated first, analysis of theoretical properties and illustrations follow. Although the results are disappointing from the perspective of a single upper bound of mean square error matrices, the partial knowledge demonstrates improvement over no knowledge in suboptimal cases and from the perspective of families of upper bounds.

  • Název v anglickém jazyce

    Dual Approach to Inverse Covariance Intersection Fusion

  • Popis výsledku anglicky

    Linear fusion of estimates under the condition of no knowledge of correlation of estimation errors has reached maturity. On the other hand, various cases of partial knowledge are still active research areas. A frequent motivation is to deal with “common information” or “common noise”, whatever it means. A fusion rule for a strict meaning of the former expression has already been elaborated. Despite the dual relationship, a strict meaning of the latter one has not been considered so far. The paper focuses on this area. The assumption of unknown “common noise” is formulated first, analysis of theoretical properties and illustrations follow. Although the results are disappointing from the perspective of a single upper bound of mean square error matrices, the partial knowledge demonstrates improvement over no knowledge in suboptimal cases and from the perspective of families of upper bounds.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EH22_008%2F0004590" target="_blank" >EH22_008/0004590: Robotika a pokročilá průmyslová výroba</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

    2024

  • 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

    2024 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI)

  • ISBN

    979-8-3503-6803-1

  • ISSN

    2835-947X

  • e-ISSN

    2767-9357

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Plzeň

  • Místo konání akce

    Plzeň, Česká republika

  • Datum konání akce

    4. 9. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku