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Dans cet article, le problème de filtrage de Kalman étendu est étudiée pour une classe de systèmes non linéaires avec plusieurs mesures manquantes sur un horizon fini. Les deux non-linéarités déterministe et stochastique sont inclus dans le modèle de système, où les non-linéarités stochastiques sont décrites par des moyens statistiques susceptibles de refléter les perturbations stochastiques multiplicatifs. Le phénomène se produit manquant Revendeur Moncler
de mesure de manière aléatoire la probabilité manquant et pour chaque capteur est régie par une variable aléatoire individuel satisfaisant à une certaine distribution de probabilité sur l'intervalle [0,1] [0,1]. Une telle distribution de probabilité est autorisée à être utilisée par ne importe quelle distribution sur l'intervalle [0,1] [0,1] avec une probabilité conditionnelle connue. Le but du problème de filtrage adressée est de concevoir un filtre de telle sorte que, en présence à la fois des non-linéarités stochastiques et plusieurs mesures manquantes, il existe une limite supérieure pour la covariance d'erreur de filtrage. Par la suite, une telle limite supérieure est minimisée en concevant correctement le gain du filtre à chaque instant d'échantillonnage. Il est démontré que le filtre souhaité peut être obtenu en termes de solutions à deux équations aux différences Riccati-like qui sont d'une forme appropriée pour le calcul récursif dans les applications en Veste Moncler Femme
ligne. Un exemple illustratif est donnée pour démontrer l'efficacité du système de conception de filtre proposé.