Search
Abstract
Głównym zadaniem systemu estymacji jest szacowanie stanu obserwowanego obiektu. W rozproszonych wieloczujnikowych systemach estymacji stan obiektu jest estymowany przez pewien zbiór estymatorów lokalnych. Każdy estymator lokalny wykonuje filtrację (np opartą na filtracji Kalmana) danych pochodzących ze skojarzonego z nim czujnika bądź czujników oraz fuzję przetworzonych danych z czujników z danymi pochodzącymi z innych lokalnych estymatorów. W wyniku tych operacji wyznaczane są możliwie najlepsze oszacowania stanu obserwowanego obiektu. Aby efektywnie przeprowadzić wspomnianą fuzję danych należy rozwiązać dwa problemy. Pierwszym z nich jest to, że nieznana korelacja pomiędzy danymi w procesorach lokalnych. Drugim problemem jest asynchronizm pracy procesorów lokalnych. W rozdziale zaprezentowano wieloczujnikowy asynchroniczny system estymacji. Problem nieznanej korelacji rozwiązano za pomocą metody przecięcia kowariancyjnego. Synchronizację danych z procesorów lokalnych wykonuje się korzystając ze stochastycznego ciągło-czasowego modelu. Wyniki symulacji potwierdzają efektywność zaprezentowanego algorytmu.
Authors (2)
Cite as
Full text
full text is not available in portal
Keywords
Details
- Category:
- Monographic publication
- Type:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Title of issue:
- Diagnosis of Processes and Systems strony 167 - 176
- Language:
- English
- Publication year:
- 2009
- Bibliographic description:
- Kowalczuk Z., Domżalski M.: Asynchronous distributed state estimation based on a continuous time stochastic model // Diagnosis of Processes and Systems/ ed. ed. Zdzisław Kowalczuk. Gdańsk: Pomeranian Science and Technology Publishers PWNT, 2009, s.167-176
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 91 times