Přejít k obsahu


Estimation of state and measurement noise covariance matrices by multi-step prediction

Citace: [] DUNÍK, J., ŠIMANDL, M. Estimation of state and measurement noise covariance matrices by multi-step prediction. In Proceedings of the 17th IFAC World Congress. [s.l.]: IFAC, 2008. s. 3689-3694. ISBN: 978-3-902661-00-5
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Estimation of state and measurement noise covariance matrices by multi-step prediction
Rok vydání: 2008
Místo konání: [s.l.]
Název zdroje: IFAC
Autoři: Jindřich Duník , Miroslav Šimandl
Abstrakt CZ: Článek je věnován návrhu techniky pro odhad kovariančních matic poruch působících ve stavové rovnici a v rovnici měření jak pro systémy lineární tak i nelineární. Nově navržená technika je založena na analýze statistických vlastností chyby vícekrokové predikce meření. Metoda využívá známých a široce používaných vztahů z oblasti odhadu stavu a metody nejmenších čtverců. Teoretické vztahy jsou ověřeny pomocí numerického příkladu.
Abstrakt EN: Estimation of noise covariance matrices for linear or nonlinear stochastic dynamic systems is treated. The novel off-line technique for estimation of the covariance matrices of the state and measurement noises is designed. The technique is based on the multi-step prediction error and on knowledge of the system initial condition 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 illustrated in numerical examples.
Klíčová slova

Zpět

Patička