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”

Cramér-Rao bounds for estimation of linear system noise covariances

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00181981" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00181981 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.ifac-papersonline.net/Detailed/50045.html" target="_blank" >http://www.ifac-papersonline.net/Detailed/50045.html</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.01531" target="_blank" >10.3182/20110828-6-IT-1002.01531</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Cramér-Rao bounds for estimation of linear system noise covariances

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The performance of Kalman filter depends directly on the noise covariances, which are usually not known and need to be estimated. Several estimation algorithms have been published in past decades, but the measure of estimation quality is missing. Cramér-Rao bounds represent limitation of quality of parameter estimation that can be obtained from given data. In this article, Cramér-Rao bounds for noise covariance estimation of linear time-invariant stochastic system will be derived. Two different linear system models will be considered. Further, the performance of earlier published methods will be discussed according to Cramér-Rao bounds. The analogy between Cramér-Rao bounds and Riccati equation will be pointed out.

  • Název v anglickém jazyce

    Cramér-Rao bounds for estimation of linear system noise covariances

  • Popis výsledku anglicky

    The performance of Kalman filter depends directly on the noise covariances, which are usually not known and need to be estimated. Several estimation algorithms have been published in past decades, but the measure of estimation quality is missing. Cramér-Rao bounds represent limitation of quality of parameter estimation that can be obtained from given data. In this article, Cramér-Rao bounds for noise covariance estimation of linear time-invariant stochastic system will be derived. Two different linear system models will be considered. Further, the performance of earlier published methods will be discussed according to Cramér-Rao bounds. The analogy between Cramér-Rao bounds and Riccati equation will be pointed out.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • 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 18th IFAC World Congress, 2011

  • ISBN

    978-3-902661-93-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    7791-7796

  • Název nakladatele

    IFAC

  • Místo vydání

    Bologna

  • Místo konání akce

    Milano

  • Datum konání akce

    28. 8. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku