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”

Schmidt-Kalman Filters for Systems with Uncertain Parameters and Asynchronous Sampling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F18%3A00324784" target="_blank" >RIV/68407700:21230/18:00324784 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Schmidt-Kalman Filters for Systems with Uncertain Parameters and Asynchronous Sampling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper introduces estimation algorithms for systems with uncertain parameters and asynchronous sampling. The algorithms are created by merging the Schmidt-Kalman filter (SKF) for systems with uncertain parameters and the conventional Kalman filter for systems with correlated noises. The system descriptions obtained by different discretization approaches are analyzed and used to develop the equivalent of the SKF. Then the SKF for systems with asynchronous sampling is developed by applying the SKF or its equivalent on the part of sampling period where the process and measurement noises are correlated. The accuracy of the novel filters is tested on a simple example.

  • Název v anglickém jazyce

    Schmidt-Kalman Filters for Systems with Uncertain Parameters and Asynchronous Sampling

  • Popis výsledku anglicky

    This paper introduces estimation algorithms for systems with uncertain parameters and asynchronous sampling. The algorithms are created by merging the Schmidt-Kalman filter (SKF) for systems with uncertain parameters and the conventional Kalman filter for systems with correlated noises. The system descriptions obtained by different discretization approaches are analyzed and used to develop the equivalent of the SKF. Then the SKF for systems with asynchronous sampling is developed by applying the SKF or its equivalent on the part of sampling period where the process and measurement noises are correlated. The accuracy of the novel filters is tested on a simple example.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA18-26278S" target="_blank" >GA18-26278S: Zahrnutí apriorní informace při identifikaci nelineárních systémů</a><br>

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • 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 International Conference on Control, Automation and Systems

  • ISBN

    978-89-93215-15-1

  • ISSN

    1598-7833

  • e-ISSN

    2093-7121

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    357-362

  • Název nakladatele

    Institute of Control, Robotics and Systems (ICROS)

  • Místo vydání

    Wonmi-gu, Gyeonggi-do

  • Místo konání akce

    YongPyong Resort in PyeongChang, GangWon

  • Datum konání akce

    17. 10. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000457612300055