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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.

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DOI: 10.5445/KSP/1000036878
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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
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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