Title: Fůze odhadů stavu pro stochastické dynamické systémy
Other Titles: Fusion of state estimates for stochastic dynamic systems
Authors: Trneček, Josef
Advisor: Šimandl, Miroslav
Referee: Straka, Ondřej
Issue Date: 2013
Publisher: Západočeská univerzita v Plzni
Document type: diplomová práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/7441
Keywords: odhad stavu stochastického systému;Kalmanův filtr;informační filtr;fúze lokálních odhadů;fúze bez paměti a s pamětí
Keywords in different language: state estimation stochastic system;Kalman filter;information filter;fusion of local estimates;fusion without and with memory
Abstract: Tato diplomová práce se zabývá fúzí odhadů stavu pro lineární stochastické dynamické systémy. Nejprve stručně prezentuje úlohu odhadu stavu systému na lokální úrovni a představuje málo využívaný Informační filtr. Další část práce se pak zabývá základními přístupy k fúzi lokálních odhadů stavu. Ve třetí kapitole jsou pak navrženy další nové jednoduché systémy fúze. V poslední části práce jsou prezentovány dosažené výsledky simulací u všech předložených algoritmů.
Abstract in different language: This master thesis deals with fusion of local track estimates for linear stochastic dynamic system. At first, it presents estimation problem and introduces rarely used Information filter. Next part of the work deals with basic approaches to the fusion of local state estimates. The new simplified fusion systems are proposed in the third chapter. The simulation results of each algorithm are presented in the last chapter.
Rights: Plný text práce je přístupný bez omezení
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KKY)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Diplovova prace Final.pdfPlný text práce890,53 kBAdobe PDFView/Open
trnecek-v.pdfPosudek vedoucího práce337,02 kBAdobe PDFView/Open
trnecek-o.pdfPosudek oponenta práce374,84 kBAdobe PDFView/Open
trnecek-p.pdfPrůběh obhajoby práce193,54 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/7441

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.