Kalman filtering with scheduled measurements - part I : estimation framework
This paper proposes an estimation framework under scheduled measurements for linear discrete-time stochastic systems. Both controllable and uncontrollable schedulers are considered. Under a controllable scheduler, only the normalized measurement innovation greater than a threshold will be communicat...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | You, Keyou, Xie, Lihua |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/97876 http://hdl.handle.net/10220/12321 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Diffusion Kalman filtering based on covariance intersection
بواسطة: Hu, Jinwen, وآخرون
منشور في: (2013) -
Bayesian filtering with unknown sensor measurement losses
بواسطة: Zhang, Jiaqi, وآخرون
منشور في: (2020) -
Gain-scheduled extended Kalman filter for nanosatellite attitude determination system
بواسطة: Pham, Minh Duc, وآخرون
منشور في: (2015) -
Secure dynamic state estimation by decomposing Kalman filter
بواسطة: Liu, Xinghua, وآخرون
منشور في: (2018) -
Indoor contaminant source estimation using a multiple model unscented Kalman filter
بواسطة: Yang, Rong, وآخرون
منشور في: (2014)