Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 8
Wyniki wyszukiwania dla: ASYNCHRONICZNE OBSERWACJE
-
Identyfikacja trajektorii obiektów dynamicznych w przestrzeni kartezjańskiej na podstawie informacji z wielu estymatorów stanu
PublikacjaW rozprawie przedstawiono metodologię umożliwiającą implementację rozproszonego asynchronicznego systemu wyznaczania trajektorii. System tego typu jest złożony ze zbioru tzw. węzłów (estymatorów lokalnych), które komunikują się ze sobą. Każdy węzeł wyznacza trajektorię obserwowanego obiektu/procesu na podstawie dwóch zbiorów danych. Pierwszym zbiorem są pomiary dostarczane przez skojarzone z danym...
-
Distributed state estimation using a network of asynchronous processing nodes
PublikacjaWe consider the problem of distributed state estimation of continuous-time stochastic processes using a~network of processing nodes. Each node performs measurement and estimation using the Kalman filtering technique, communicates its results to other nodes in the network, and utilizes similar results from the other nodes in its own computations. We assume that the connection graph of the network is not complete, i.e. not all nodes...
-
Asynchronous Networked Estimation System for Continuous Time Stochastic Processes
PublikacjaIn this paper we examine an asynchronous networked estimation system for state estimation of continuous time stochastic processes. Such a system is comprised of several estimation nodes connected using a possibly incomplete communication graph. Each of the nodes uses a Kalman filter algorithm and data from a local sensor to compute local state estimates of the process under observation. It also performs data fusion of local estimates...
-
Optimal asynchronous estimation of 2D Gaussian-Markov processes
PublikacjaW artykule rozważa się problem estymacji trajektorii dwuwymiarowych ciągłoczasowych procesów Gaussa-Markowa na podstawie zaszumionych pomiarów wykonywanych w nierównomiernie rozłożonych chwilach czasu. W przypadku takiego problemu, w każdym cyklu pracy algorytmu należy dokonać dyskretnoczasowej predykcji (analogicznie jak w przypadku filtru Kalmana). Niestety zadanie to może być złożone obliczeniowo. Aby rozwiązać ten problem,...
-
Asynchronous distributed state estimation based on a continuous-time stochastic model
PublikacjaW artykule rozważa się ogólny problem estymacji stanu w asynchronicznych rozłożonych systemach (ADE) opartych na wielu czujnikach. W takich systemach stan obiektu jest oceniany przez grupę lokalnych estymatorów, z których każdy oparty zwykle na filtrze Kalmana, dokonuje fuzji danych zebranych poprzez jego lokalne czujniki oraz danych uzyskanych od innych (zdalnych) procesorów, w celu wyznaczenia możliwie najlepszych estymat. Przeprowadzając...
-
Distributed state estimation using a network of asynchronous processing nodes
PublikacjaWe consider the problem of distributed state estimation of continuous-time stochastic processes using a~network of processing nodes. Each node performs measurement and estimation using the Kalman filtering technique, communicates its results to other nodes in the network, and utilizes similar results from the other nodes in its own computations. We assume that the connection graph of the network is not complete, i.e. not all nodes...
-
On–line Parameter and Delay Estimation of Continuous–Time Dynamic Systems
PublikacjaThe problem of on-line identification of non-stationary delay systems is considered. The dynamics of supervised industrial processes are usually modeled by ordinary differential equations. Discrete-time mechanizations of continuous-time process models are implemented with the use of dedicated finite-horizon integrating filters. Least-squares and instrumental variable procedures mechanized in recursive forms are applied for simultaneous...
-
Asynchronous distributed state estimation for continuous-time stochastic processes
PublikacjaWe consider the problem of state estimation of a continuous-time stochastic process using an asynchronous distributed multi-sensor estimation system (ADES). In an ADES the state of a process of interest is estimated by a group of local estimators. Each local estimator based, for example, on a Kalman filter, performs single sensor filtration but also fusion of its local results and results from other (remote) processors to compute...