Název:	A Study of Fusions of Multiple Estimates for Limit Cases
Autoři:	Ajgl, Jiří Straka, Ondřej
Citace zdrojového dokumentu:	AJGL, J. STRAKA, O. A Study of Fusions of Multiple Estimates for Limit Cases. In Proceedings of the IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI 2022). Cranfield, Spojené království: IEEE, 2022. s. 1-6. ISBN: 978-1-66546-026-2 , ISSN: neuvedeno
Datum vydání:	2022
Nakladatel:	IEEE
Typ dokumentu:	konferenční příspěvek ConferenceObject
URI:	2-s2.0-85140982923 http://hdl.handle.net/11025/51445
ISBN:	978-1-66546-026-2
ISSN:	neuvedeno
Klíčová slova v dalším jazyce:	Estimation fusion;multiple estimates;unknown correlation;Covariance Intersection
Abstrakt v dalším jazyce:	Decentralised estimation often sacrifices optimality for solution simplicity, while within the fusion under unknown correlation, a worst-case type of optimality is adopted. This paper studies the gap between the simple solution and the optimal one for special cases. Namely, symmetric configurations are considered for infinite number of estimates and also for infinite dimension of the state to be estimated. In these academic cases, the optimal solution is better than the simple one by low tens percent, if the size of circumscribing balls is considered. In practice, much lower gap can be expected.
Práva:	Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © IEEE
Vyskytuje se v kolekcích:	Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS) Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD

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