Noise Covariances Identification by MDM: Weighting, Recursion, and Implementation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43973104" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43973104 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.08.552" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.08.552</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.08.552" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2024.08.552</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Noise Covariances Identification by MDM: Weighting, Recursion, and Implementation
Popis výsledku v původním jazyce
The problem of noise covariance matrix identification of stochastic linear time-varying state-space models is addressed. The measurement difference method (MDM) is generalized to time-varying dimensions of the measurement and control. Three MDM identification techniques that differ in weighting used in the underlying least squares method are proposed. The techniques differ in estimate quality and computational complexity. In addition, recursive forms are designed for two techniques. The performance of the proposed techniques is analyzed using two numerical examples. The implementation of techniques is enclosed with the paper.
Název v anglickém jazyce
Noise Covariances Identification by MDM: Weighting, Recursion, and Implementation
Popis výsledku anglicky
The problem of noise covariance matrix identification of stochastic linear time-varying state-space models is addressed. The measurement difference method (MDM) is generalized to time-varying dimensions of the measurement and control. Three MDM identification techniques that differ in weighting used in the underlying least squares method are proposed. The techniques differ in estimate quality and computational complexity. In addition, recursive forms are designed for two techniques. The performance of the proposed techniques is analyzed using two numerical examples. The implementation of techniques is enclosed with the paper.
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
IFAC-PapersOnLine
ISBN
—
ISSN
2405-8971
e-ISSN
2405-8963
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
342-347
Název nakladatele
Elsevier
Místo vydání
Amsterdam
Místo konání akce
Boston, USA
Datum konání akce
17. 7. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001316057100058