Název: State estimation with missing data and bounded uncertainty
Autoři: Pavelková, Lenka
Typ dokumentu: Výzkumné zprávy
Rok: 2011
Jazyk: eng
Edice: Research Report, svazek: 2296
Abstrakt: The paper deals with two problems in the state estimation: (i) bounded uncertainty and (ii) missing measurement data. An algorithm for the state estimation of the discrete-time state space model whose uncertainties are bounded is proposed here. The algorithm also copes with situations when some data for identification are missing. The Bayesian approach is used and maximum a posteriori probability estimates are evaluated in the discrete time instants. The proposed estimation algorithm is applied to the estimation of vehicle position when incomplete data from global positioning system together with complete data from the inertial measurement unit are at disposal.
Klíčová slova: bounded noise; filtering; incomplete data; state-space model
Číslo projektu: CEZ:AV0Z10750506 (CEP), 1M0572 (CEP)
Poskytovatel projektu: GA MŠk

Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: http://library.utia.cas.cz/separaty/2011/AS/pavelkova-state estimation with missing data and bounded uncertainty.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0196130

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-42719


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav teorie informace a automatizace
Zprávy > Výzkumné zprávy