Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems
Sawo, Felix
Produktnummer:
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| Autor: | Sawo, Felix |
|---|---|
| Themengebiete: | distributed-parameter system nonlinear estimation sensor network |
| Veröffentlichungsdatum: | 26.05.2009 |
| EAN: | 9783866443709 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 153 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | KIT Scientific Publishing |
Produktinformationen "Nonlinear state and parameter estimation of spatially distributed systems"
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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