Přejít k obsahu


Survey of Nonlinearity and Non-Gaussianity Measures for State Estimation

Citace:
DUNÍK, J., STRAKA, O., MALLICK, M., BLASCH, E. Survey of Nonlinearity and Non-Gaussianity Measures for State Estimation. In Proceedings of the 19th International  Conference  on  Information  Fusion. Heidelberg: IEEE, 2016. s. 1-8. ISBN: 978-0-9964527-4-8
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Survey of Nonlinearity and Non-Gaussianity Measures for State Estimation
Rok vydání: 2016
Místo konání: Heidelberg
Název zdroje: IEEE
Autoři: Ing. Jindřich Duník Ph.D. , Doc. Ing. Ondřej Straka Ph.D. , Mahendra Mallick , Erik Blasch
Abstrakt CZ: Článek je věnován odhadu stavu stochastických dynamických systémů. Důraz je kladen zejména metody umožňující ohodnotit důvěryhodnost získaného odhadu stavu za pomoci různých měr nelinearity a negaussovosti. Uvažované míry jsou v článku představeny, diskutovány a ilustrovány.
Abstrakt EN: The paper addresses state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. In particular, the stress is laid on the selection and performance monitoring of estimators based on measures assessing the validity of the assumptions under which the estimators have been proposed. The main focus is placed on summary and unification of the measures of nonlinearity and non-Gaussianity which might be used in state estimation. Discussions include analysis of the measures for stability, consistency, and validity. Using both local and global measures of nonlinearity (MoNL) include differential geometry, least squares, and convex optimisation while measures of non-Gaussianity (MoNG) include moment matching and volume differencing.
Klíčová slova

Zpět

Patička