Počet záznamů: 1  

On Estimation of Unknown Disturbances of Non-Linear State-Space Model Using Marginalized Particle Filter

  1. 1.
    0322493 - ÚTIA 2009 CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Šmídl, Václav
    On Estimation of Unknown Disturbances of Non-Linear State-Space Model Using Marginalized Particle Filter.
    [Odhad neznámé variance nelineárního stavového modelu pomocí marginalizovaného particle filteru.]
    Praha: ÚTIA AV ČR, 2008. 19 s. Research Report, 2245.
    Grant CEP: GA MŠMT 1M0572; GA ČR GP102/08/P250
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
    Klíčová slova: particle filter * unknown covariance matrix * Bayesian filtering
    Kód oboru RIV: BC - Teorie a systémy řízení
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/AS/smidl-on estimation of unknown disturbances of non-linear state-space model using marginalized particle filter.pdf

    The problem of estimation of unknown covariance matrix of non-linear state-space model is studied. The proposed methodology is based on combination of Extended Kalman Filter with particle filter. It is shown that the approach is promising for limited number of unknown parameters. More demanding problems with completely unknown covariance structures can not be reliably estimated since the observed data do not carry enough information.

    Práce se zabývá odhadem neznámé kovarianční matice nelineárního stavového modelu. Navržená metodika je kombinací rozšířeného Kalmanova filtru s particle filtrem. Výsledná metoda funguje velmi dobře pro kovarianční matice s danou omezenou strukturou. Složitější problémy s plnou strukturou kovarianční matice nelze spolehlivě odhadnout díky nedostatečné informační hodnotě pozorovaných dat.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0170734

     
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0322493.pdf0561.5 KBJinápovolen
     
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.