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DOI: 10.5445/KSP/1000036878
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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Set-membership Uncertainties

Noack, Benjamin

State estimation techniques for centralized, distributed, and decentralized systems are studied. An easy-to-implement state estimation concept is introduced that generalizes and combines basic principles of Kalman filter theory and ellipsoidal calculus. By means of this method, stochastic and set-membership uncertainties can be taken into consideration simultaneously. Different solutions for implementing these estimation algorithms in distributed networked systems are presented.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0124-4
ISSN: 1867-3813
URN: urn:nbn:de:0072-368780
KITopen ID: 1000036878
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XVIII, 257 S.
Serie Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems / Karlsruher Institut für Technologie, Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory ; 14
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdaten 21.01.2013
Referent/Betreuer Prof. U. Hanebeck
Schlagworte Kalman filter, set-membership estimation, Bayesian state estimation, distributed estimation
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