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Deterministic Sampling for Nonlinear Dynamic State Estimation
Dissertationsschrift
Igor Gilitschenski
43,45 €
+ 86 points
Format
Description
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.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 200
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 18
Caractéristiques
- EAN:
- 9783731504733
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 148 mm x 10 mm
- Poids :
- 375 g
