Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorDuník, Jindřich
dc.contributor.authorStraka, Ondřej
dc.contributor.authorMatoušek, Jakub
dc.contributor.authorBrandner, Marek
dc.date.accessioned2022-02-28T11:00:21Z-
dc.date.available2022-02-28T11:00:21Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationDUNÍK, J. STRAKA, O. MATOUŠEK, J. BRANDNER, M. Accurate Density-Weighted Convolution for Point-Mass Filter and Predictor. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2021, roč. 57, č. 6, s. 3574-3584. ISSN: 0018-9251cs
dc.identifier.issn0018-9251
dc.identifier.uri2-s2.0-85105868526
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/47006
dc.format11 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesIEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systemsen
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© IEEEen
dc.titleAccurate Density-Weighted Convolution for Point-Mass Filter and Predictoren
dc.typečlánekcs
dc.typearticleen
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThis paper deals with the Bayesian state estimation of nonlinear stochastic dynamic systems. The stress is laid on the numerical solution to the Chapman-Kolmogorov equation, which governs the prediction step of the point-mass filter and predictor, using the convolution. A novel density-weighted convolution is proposed, which provides an accurate predictive probability density function even for models with small state noise, where the standard solution fails. Two implementations of the solution are proposed, theoretically analyzed, and evaluated in a numerical study.en
dc.subject.translatedstate estimationen
dc.subject.translatedBayesian inferenceen
dc.subject.translatednonlinear systemsen
dc.subject.translatedpoint-mass filteren
dc.identifier.doi10.1109/TAES.2021.3079568
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.document-number725819700005
dc.identifier.obd43933468
dc.project.IDSGS-2019-020/Rozvoj a využití kybernetických systémů identifikace, diagnostiky a řízení 4cs
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (KMA)
Články / Articles (KKY)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
article_IEEETAES_DuStMaBr2021.pdf1,94 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/47006

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