Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorDuník Jindřich, Doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorRakovcová, Julie
dc.contributor.refereeHavlík Jindřich, Ing.
dc.date.accepted2019-6-20
dc.date.accessioned2020-08-24T11:43:31Z-
dc.date.available2018-10-1
dc.date.available2020-08-24T11:43:31Z-
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-5-24
dc.identifier79200
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/39266
dc.description.abstractTato diplomová práce se věnuje problematice odhadu, neboli estimaci, stavu. Konkrétněji lokálnímu filtru, který se nazývá unscentovaný Kalmanův filtr a je zpravidla označován zavedenou zkratkou UKF. Jedná se o filtr umožňující nelineární filtraci. Tento filtr se řadí do skupiny bezderivačních filtrů, neboť jeho aproximace nespočívá v linearizaci nelineárního systému pomocí členů Taylorovy řady, jako je tomu u jiného lokálniho filtru nazývaného rozšířený Kalmanův filtr, nýbrž v aproximaci popisu pravděpodobnostního rozložení odhadu stavu. Hlavním cílem této práce je shrnout a implementovat vybrané metody návrhu škálovacího parametru filtru UKF a poté zhodnotit jejich výsledky ve smyslu kvality poskytnutého odhadu.cs
dc.formatV s., 74 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectodhad stavucs
dc.subjectnelineární filtracecs
dc.subjectlokální filtrcs
dc.subjectunscentovaný kalmanův filtrcs
dc.subjectukfcs
dc.subjectškálovací parametrcs
dc.subjectadaptacecs
dc.titleNávrh lokálních metod odhadu stavucs
dc.title.alternativeDesign of local state estimation methodsen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis diploma thesis deals with state estimation. Particularly with a local filter called Unscented Kalman Filter also known under abbreviation UKF. This filter is designed for nonlinear filtering. It belongs into a non-derivative filters class because it is based on aproximation of a random variable probability distribution instead of on aproximation of Taylor series as it is for another local filter referred as Extended Kalman Filter. The main goal of this thesis is to summarize and implement selected methods for UKF scaling parameter adaptation and evaluate their estimation performance.en
dc.subject.translatedstate estimationen
dc.subject.translatednonlinear filteringen
dc.subject.translatedlocal filteren
dc.subject.translatedunscented kalman filteren
dc.subject.translatedukfen
dc.subject.translatedscaling parameteren
dc.subject.translatedadaptationen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
DP_Rakovcova.pdfPlný text práce18,01 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
rakovcova-v.pdfPosudek vedoucího práce765,01 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
rakovcova-o.pdfPosudek oponenta práce764,93 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
rakovcova-p.pdfPrůběh obhajoby práce354,17 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/39266

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Diplomové práce / Theses (KKY)