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Nonlinear event-based state estimation using particle filtering approach

机译:基于粒子事件的非线性事件状态估计

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摘要

An event-based state estimation for nonlinear systems under the impact of noise is considered, that may guarantee acceptable estimation performances and minimize the number of sent measurements from the sensor to a remote estimator. We design a Recursive Bayesian filter that calculate an approximated probability density functions for a given state estimation problem. For simplicity, the considered probability density functions are approximated using particle filtering approach.
机译:考虑了非线性系统在噪声影响下的基于事件的状态估计,这可以保证可接受的估计性能,并最大程度地减少从传感器发送到远程估计器的测量值。我们设计了一个递归贝叶斯滤波器,用于计算给定状态估计问题的近似概率密度函数。为了简单起见,考虑的概率密度函数是使用粒子滤波方法近似的。

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