Přejít k obsahu


NEF - Nonlinear Estimation Framework for MATLAB

Citace: [] STRAKA, O., FLÍDR, M., DUNÍK, J., ŠIMANDL, M. NEF - Nonlinear Estimation Framework for MATLAB. 2009.
Druh: SOFTWARE
Jazyk publikace: eng
Anglický název: NEF - Nonlinear Estimation Framework for MATLAB
Rok vydání: 2009
Název zdroje: Skupina IDM na Katedře kybernetiky, Fakulta aplikovaných věd, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitni 8, 30614 Plzeň
Autoři: Ing. Ondřej Straka Ph.D. , Ing. Miroslav Flídr Ph.D. , Ing. Jindřich Duník Ph.D. , Prof. Ing. Miroslav Šimandl CSc.
Abstrakt CZ: Framework je navržen s cílem usnadnit implementaci, testování a používání různých metod pro odhad stavu. Hlavní výhodou je možnost strukturálního nebo i pravděpodobnostního popisu problému. Vedle známých základních metod pro odhad stavu, jako je rozšířený Kalmanův filtr, diferenční filtr a unscentovaný Kalmanův filtr, framework implementuje i pokročilý částicový filtr. Vzhledem k tomu, že je framework navržen objektově, jeho další rozšíření uživatelem specifikovanými nelineárními filtry je extrémně snadné.
Abstrakt EN: The framework is designed with the aim to facilitate implementation, testing and use of various nonlinear state estimation methods in mind. The main strength of the framework is its versatility due to the possibility of either structural or probabilistic description of the problem. Besides the well-known basic nonlinear estimation methods such as the extended Kalman filter, the divided difference filters and the unscented Kalman filter, the framework implements particle filter with advanced features as well. As the framework is designed on the object oriented basis, further extension by user-specified nonlinear estimation algorithms is extremely easy.
Klíčová slova

Zpět

Patička