Full metadata record
| DC pole | Hodnota | Jazyk |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Matoušek, Jakub | |
| dc.contributor.author | Duník, Jindřich | |
| dc.contributor.author | Brandner, Marek | |
| dc.contributor.author | Elvira, Viktor | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-28T10:00:28Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-28T10:00:28Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | MATOUŠEK, J. DUNÍK, J. BRANDNER, M. ELVIRA, V. Comparison of Discrete and Continuous State Estimation with Focus on Active Flux Scheme. In Proceedings of the 2021 IEEE 24rd International Conference on Information Fusion (FUSION). Sun City, South Africa: IEEE, 2021. s. 1-8. ISBN: 978-1-73774-971-4 | cs |
| dc.identifier.isbn | 978-1-73774-971-4 | |
| dc.identifier.uri | 2-s2.0-85123418474 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/47259 | |
| dc.description.abstract | Článek je věnován odhadu stavu nelineárních dynamických stochastických systému, spojitých a diskrétních v čase, důraz je přiom kladen na numerické řešené Bayesovských rekurzivních vztáhu filtrem bodových mas. Jsou zde hodnoceny filtry pro diskrétní-diskrétní a spojité-diskrétní stavové modely a je představena nová vysoce přesná a rychlá metoda aktivních toků, která je následně adaptována na problém stavové estimace. V článku je porovnáno větši množstvá filtrů bodových mas v spolu s několika částicovými filtry v numerické studii | cs |
| dc.format | 8 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | IEEE | en |
| dc.relation.ispartofseries | Proceedings of the 2021 IEEE 24rd International Conference on Information Fusion (FUSION) | en |
| dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
| dc.rights | © ISIF | en |
| dc.title | Comparison of Discrete and Continuous State Estimation with Focus on Active Flux Scheme | en |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | ConferenceObject | en |
| dc.rights.access | restrictedAccess | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| dc.description.abstract-translated | This paper deals with the state estimation of non-linear stochastic dynamic systems, both continuous and discrete in time, with an emphasis on a numerical solution to the Bayesian relations by the point-mass filters. The filters for discrete-discrete and continuous-discrete state-space models are reviewed and a new highly accurate and fast active flux method is introduced and adapted for a continuous filter design. A wide set of the point-mass filters is compared in a numerical study together with a set of particle filters. | en |
| dc.subject.translated | nonlinear filtering | en |
| dc.subject.translated | non-gaussian filtering | en |
| dc.subject.translated | bayesian relations | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.identifier.obd | 43933465 | |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD | |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|
| article_FUSION2021_MaDuBrEl.pdf | 512 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/47259Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.