Přejít k obsahu


Covariance Intersection in State Estimation of Dynamical Systems

Citace:
AJGL, J., ŠIMANDL, M., REINHARD, M., NOACK, B., HANEBECK, U.D. Covariance Intersection in State Estimation of Dynamical Systems. In Proceedings of the 17th International Conference on Information Fusion. Salamanca: IEEE, 2014. s. 1-7. ISBN: 978-84-9012-355-3
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Covariance Intersection in State Estimation of Dynamical Systems
Rok vydání: 2014
Místo konání: Salamanca
Název zdroje: IEEE
Autoři: Ing. Jiří Ajgl Ph.D. , Prof. Ing. Miroslav Šimandl CSc. , Marc Reinhard , Benjamin Noack , Uwe D. Hanebeck
Abstrakt CZ: Algoritmus průniku kovariancí lineárně kombinuje odhady při neznámých vzájemných korelacích mezi jejich chybami. Poskytuje sloučený odhad a horní mez příslušné matice střední kvadratické chyby. Váhy lineární kombinace jsou navrhovány tak, aby minimalizovaly danou horní mez. Tento článek analyzuje optimální váhy ve vztahu k odhadování stavu dynamických systémů. Je ukázáno, že použití optimální horní meze ve standardní rekurzivní filtraci nevede k optimálním horním mezím v následujících krocích zpracování dat. Na rozdíl od fúze při úplné znalosti, fúze při neznámých vzájemných korelacích může sloučit stejné informace různě, v závislosti na nezávislých informacích, které budou dostupné v budoucnosti.
Abstrakt EN: The Covariance Intersection algorithm linearly combines estimates when the cross-correlations between their errors are unknown. It provides a fused estimate and an upper bound of the corresponding mean square error matrix. The weights of the linear combination are designed in order to minimise the upper bound. This paper analyses the optimal weights in relation to state estimation of dynamical systems. It is shown that the use of the optimal upper bound in a standard recursive filtering does not lead to optimal upper bounds in subsequent processing steps. Unlike the fusion under full knowledge, the fusion under unknown cross-correlations can fuse the same information differently, depending on the independent information that will be available in the future.
Klíčová slova

Zpět

Patička