Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorDuník, Jindřich
dc.contributor.authorStraka, Ondřej
dc.contributor.authorMatoušek, Jakub
dc.date.accessioned2020-12-07T11:00:14Z-
dc.date.available2020-12-07T11:00:14Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationDUNÍK, J.., STRAKA, O.., MATOUŠEK, J.. Conditional Density Driven Grid Design in Point-Mass Filter. In Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Barcelona: IEEE, 2020. s. 9180-9184. ISBN: 978-1-5090-6631-5 , ISSN: 1520-6149cs
dc.identifier.isbn978-1-5090-6631-5
dc.identifier.issn1520-6149
dc.identifier.uri2-s2.0-85089239619
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/42245
dc.description.abstractČlánek je věnován odhadu stavu stochastických dynamických systémů. Důraz je v článku kladen zejména na metodu bodových mas, pro kterou je navržen nový design mřížky respektující tvar podmíněné hustoty. Výsledná mřížka je tak v určitých částech stavového prostoru hustší. Nově navržený design mřížky je validován v numerické simulaci inspirované terénní navigací.cs
dc.format5 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesProceedings of the 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)en
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© IEEEen
dc.titleConditional Density Driven Grid Design in Point-Mass Filteren
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe paper is devoted to the state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. The stress is laid on a grid-based numerical solution to the Bayesian recursive relations using the point-mass filter (PMF). In the paper, a novel conditional density driven grid (CDDG) design is proposed. The CDDG design takes advantage of non-equidistant grid points by combination of two grids; dense and sparse. The dense grid is designed to cover the state space region, where the significant mass of one or both conditional (i.e., predictive and filtering) densities is anticipated. The sparse grid covers the support of the conditional distribution tails only. As a consequence, the CDDG design improves the point-mass approximation of the conditional densities and offers better estimation performance compared to the standard equidistant grid with the same number of points and, thus, with the same computational complexity. Performance of the CDDG-based PMF is illustrated in a terrain-aided navigation scenario.en
dc.subject.translatedstate estimation, filtering, nonlinear sys-tems, point-mass methoden
dc.identifier.doi10.1109/ICASSP40776.2020.9052962
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43930472
dc.project.IDSGS-2019-020/Rozvoj a využití kybernetických systémů identifikace, diagnostiky a řízení 4cs
dc.project.IDLO1506/PUNTIS - Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnostcs
dc.project.IDGA20-06054J/Inteligentní distribuované architektury pro odhad stavucs
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY)
Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
article_ICASSP20-DuStMa.pdf499,46 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/42245

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD