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2021 conference-paper

Inverse Covariance Intersection Fusion Steady-state Kalman Filter for Uncertain Systems with Missing Measurements and Linearly Correlated White Noises

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

For systems with missing measurements and linearly correlated white noises, by introducing the fictitious noises to compensate the multiplicative noise terms, the original system can be converted into one with only noise variances. The steady-state Kalman filter is designed by inverse covariance intersection (ICI) fusion. It overcomes the disadvantage that the covariance intersection (CI) fuser has larger conservativeness. The accuracy of the ICI filter is higher than CI filter and that of local filter. A simulation example is given to verify the accuracy relations.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Inverse Covariance Intersection Fusion Steady-state Kalman Filter for Uncertain Systems with Missing Measurements and Linearly Correlated White Noises
Date Crossref
26/07/2021
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Communication University of Zhejiang pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Communication University of Zhejiang.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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