Sawo | Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems | Buch | 978-3-86644-370-9 | sack.de

Buch, Englisch, Band 5, 153 Seiten, PB, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 264 g

Reihe: Karlsruhe series on intelligent sensor-actuator-systems

Sawo

Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems


Erscheinungsjahr 2014
ISBN: 978-3-86644-370-9
Verlag: Karlsruher Institut für Technologie

Buch, Englisch, Band 5, 153 Seiten, PB, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 264 g

Reihe: Karlsruhe series on intelligent sensor-actuator-systems

ISBN: 978-3-86644-370-9
Verlag: Karlsruher Institut für Technologie

In this thesis two probabilistic model-based estimators are introduced that allow the reconstruction and identification of space-time continuous physical systems. The Sliced Gaussian Mixture Filter (SGMF) exploits linear substructures in mixed linear/nonlinear systems, and thus is well-suited for identifying various model parameters. The Covariance Bounds Filter (CBF) allows the efficient estimation of widely distributed systems in a decentralized fashion.

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Autoren/Hrsg.

Sawo, Felix
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