Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In many contemporary engineering problems, model uncertainty is inherent because accurate system identification is virtually impossible owing to system complexity or lack of data on account of availability, time, or cost. The situation can be treated by assuming that the true model belongs to an uncertainty class of models. In this context, an intrinsically Bayesian robust (IBR) filter is one that...
In this paper, we propose a Bayesian framework for robust Kalman filtering when noise statistics are unknown. The proposed intrinsically Bayesian robust Kalman filter is robust in the Bayesian sense meaning that it guarantees the best average performance relative to the prior distribution governing unknown noise parameters. The basics of Kalman filtering such as the projection theorem and the innovation...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.