Attributes | Values |
---|
rdf:type
| |
rdfs:seeAlso
| |
Description
| - The project is focused on estimation of a state of discrete-time dynamic stochastic systems. This topic is critical in automatic control, tracking, navigation, change detection, bioengineering, etc. The theme is highly current and important for nonlinear and non-Gaussian systems, especially from the viewpoint of estimation quality and requirements on estimator viability. Therefore, the project aims at increasing quality of the state estimate of the nonlinear or non-Gaussian systems while preserving the feasibility of estimators by means of adaptation and parallelism. A challenge is the generalization of the estimation schemes with respect to utilization of static constraints respecting physical interpretation of the state, estimating unknown disturbance characteristics and information fusion approaches. This generalization will enable to increase estimation quality or contribute to costs reduction of the estimator implementation. The proposed approaches and methods will be integrated into adaptive identification, prediction and control systems as well. (en)
- Projekt je zaměřen na odhad (estimaci) stavu dynamických stochastických systémů pozorovaných v diskrétních časových okamžicích. Téma odhadu stavu je klíčové v automatickém řízení, sledování, navigaci, detekci změn, bioinženýrství, ekonometrii atd. a je uspokojivě vyřešeno pouze pro lineární gaussovské systémy. Pro nelineární negaussovské systémy je však vysoce aktuální zejména z pohledu kvality odhadu a nároků na realizovatelnost estimátorů. Cílem projektu je proto návrh nových přístupů a metod umožňujících zvýšit kvalitu odhadu stavu nelineárních systémů či systémů s negaussovskými poruchami při zachování spočitatelnosti využitím prvků adaptace a paralelismu. Výzvou je dále zobecnění estimačních schémat s ohledem na využití statických omezení respektujících fyzikální interpretaci stavu, na odhad neznámých charakteristik poruch a na přístupy v oblasti informační fúze. Tato zobecnění umožní zvýšení kvality odhadu nebo přispějí ke snížení nákladů na realizaci estimátoru. Navržené přístupy a metody dále budou integrovány do adaptivních systémů identifikace, predikce a řízení.
|
Title
| - State Estimation of Dynamic Stochastic Systems (en)
- Odhad stavu dynamických stochastických systémů
|
skos:notation
| |
http://linked.open...avai/cep/aktivita
| |
http://linked.open...kovaStatniPodpora
| |
http://linked.open...ep/celkoveNaklady
| |
http://linked.open...datumDodatniDoRIV
| |
http://linked.open...i/cep/druhSouteze
| |
http://linked.open...ep/duvernostUdaju
| |
http://linked.open.../cep/fazeProjektu
| |
http://linked.open...ai/cep/hlavniObor
| |
http://linked.open...hodnoceniProjektu
| |
http://linked.open...vai/cep/kategorie
| |
http://linked.open.../cep/klicovaSlova
| - state estimation discrete-time stochastic system nonlinear system Bayesian approach (en)
|
http://linked.open...ep/partnetrHlavni
| |
http://linked.open...inujicichPrijemcu
| |
http://linked.open...cep/pocetPrijemcu
| |
http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu
| |
http://linked.open.../pocetVysledkuRIV
| |
http://linked.open...enychVysledkuVRIV
| |
http://linked.open...lneniVMinulemRoce
| |
http://linked.open.../prideleniPodpory
| |
http://linked.open...iciPoslednihoRoku
| |
http://linked.open...atUdajeProjZameru
| |
http://linked.open.../vavai/cep/soutez
| |
http://linked.open...usZobrazovaneFaze
| |
http://linked.open...ai/cep/typPojektu
| |
http://linked.open...ep/ukonceniReseni
| |
http://linked.open.../cep/vedlejsiObor
| |
http://linked.open...ep/zahajeniReseni
| |
http://linked.open...jektu+dodavatelem
| - Projekt svými výsledky zcela splňuje vytyčené cíle. Za hlavní přínos lze považovat rozšíření teoretických poznatků v oblasti identifikace parametrů systémů a v oblasti dynamické filtrace. Navržené algoritmy odstraňují požadavek na znalost kovariančních matic stavů a měření při návrhu filtru. Dosažené výsledky byly publikovány v kvalitních časopisech a na význačných mezinárodních konferencích. (cs)
- The specified project goals were completely fulfilled. The extension of theoretical findings in the field of parameter identification and dynamical filtering is the main contribution of the project. Proposed algorithms do not require prior knowledge of state and measurement covariance matrices. Achieved results were published in highly graded journals and in recognized international proceedings. (en)
|
http://linked.open...tniCyklusProjektu
| |
is http://linked.open...vavai/cep/projekt
of | |