Přejít k obsahu


Off-line Estimation of System Noise Covariance Matrices by a Special Choice of the Filter Gain

Citace: [] ŠIMANDL, M., DUNÍK, J. Off-line Estimation of System Noise Covariance Matrices by a Special Choice of the Filter Gain. In IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing. New York: IEEE, 2007. s. 575-580. ISBN: 978-1-4244-0829-0
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Off-line Estimation of System Noise Covariance Matrices by a Special Choice of the Filter Gain
Rok vydání: 2007
Místo konání: New York
Název zdroje: IEEE
Autoři: Miroslav Šimandl , Jindřich Duník
Abstrakt CZ: Článek se zabývá odhadem kovariančních matic poruch působících v lineárním a nelineárním systému. Navržená technika odhadu kovariačních matic je založena na analýze statistických vlastnstí inovační posloupnosti Kalmanova filtru a filtrů lokálních. Důraz je kladen na ty situace, kdy je známa počáteční podmínka systému. Teoretické výsledky jsou v závěru ilustrovany na dvou ilustračních příkladech.
Abstrakt EN: Estimation of noise covariance matrices for linear or nonlinear stochastic dynamic systems is treated. The stress is laid on the case when the initial state mean and covariance matrix are exactly known. The properties of the innovation sequence of the Kalman Filter and the local filters are discussed and the new off-line method for estimation of the covariance matrices of the state and the measurement noise is designed. The proposed method is based on special choice of the filter gain and it takes an advantage of the well-known standard relations from the area of state estimation techniques and least square method. The theoretical results are verified in numerical examples.
Klíčová slova

Zpět

Patička