Deterministic Sampling for Nonlinear Dynamic State Estimation
Produktnummer:
1867e798e8bf924dbabba2c6cc89b93202
| Autor: | Gilitschenski, Igor |
|---|---|
| Themengebiete: | Density Approximation Dichteapproximation Stochastic Filtering Directional Statistics Richtungsstatistik Sensor Data Fusion Sensordatenfusion Stochastische Filterung |
| Veröffentlichungsdatum: | 19.04.2016 |
| EAN: | 9783731504733 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 200 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | KIT Scientific Publishing |
Produktinformationen "Deterministic Sampling for Nonlinear Dynamic State Estimation"
The goal of this work is improving existing and suggesting novel filtering algorithms for nonlinear dynamic state estimation. Nonlinearity is considered in two ways: First, propagation is improved by proposing novel methods for approximating continuous probability distributions by discrete distributions defined on the same continuous domain. Second, nonlinear underlying domains are considered by proposing novel filters that inherently take the underlying geometry of these domains into account.
Sie möchten lieber vor Ort einkaufen?
Sie haben Fragen zu diesem oder anderen Produkten oder möchten einfach gerne analog im Laden stöbern? Wir sind gerne für Sie da und beraten Sie auch telefonisch.
Juristische Fachbuchhandlung
Georg Blendl
Parcellistraße 5 (Maxburg)
8033 München
Montag - Freitag: 8:15 -18 Uhr
Samstags geschlossen