Přejít na obsah

Publikace

Detail publikace

Citace

Straka Ondřej and Flídr Miroslav and Duník Jindřich and Šimandl Miroslav and Blasch Erik : Nonlinear estimation framework in target tracking . Proceedings of the 13th International Conference on Information Fusion, Edinburgh, UK, 2010.

Abstrakt

The goal of the article is to describe a software framework designed for nonlinear state estimation of discrete-time dynamic systems. The framework was designed with the aim to facilitate implementation, testing and use of various nonlinear state estimation methods. The main strength of the framework is its versatility due to the possibility of either structural or probabilistic model description. Besides the well-known basic nonlinear estimation methods such as the extended Kalman filter, the divided difference filters and the unscented Kalman filter, the framework implements the particle filter with advanced features. As the framework is designed on the object oriented basis, further extension by user-specified nonlinear estimation algorithms is extremely easy. The paper describes the individual components of the framework, their key features and use. The paper demonstrates easy and natural application of the framework in target tracking which is illustrated in two examples - tracking a ship with unknown control and tracking three targets based on raw data.

Abstrakt v češtině

Cílem článku je popis softwarového balíku navrženého pro odhad stavu nelineárních dynamických stochastických systémů. Balík byl navržen s cílem usnadnit implementaci, testování a použití různých metod nelineárního odhadu stavu. Hlavní přínos balíku je v jeho všestrannosti díky podpoře jak strukturálního tak pravděpodobnostního popisu modelu. Vedle známých metod nelineárního odhadu jako jsou rozšířený Kalmanův filtr, diferenční filtry nebo unscentovaný Kalmanův filtr, implementuje balík také částicové filtry s některými pokročilými vlastnostmi. Díky tomu, že je balík postaven na objektově orientovaném přístupu, jsou jeho další rozšíření o uživatelem specifikované metody extrémně jednoduché. Článek popisuje jednotlivé komponenty balíku, jejich hlavní vlastnosti a použití. Článek demonstruje jednoduché a přirozené použití balíku v úloze sledování polohy, což je ilustrováno na dvou příkladech - sledování lodi s neznámým měřením a sledování tří cílů využitím surových dat.

Detail publikace

Název: Nonlinear estimation framework in target tracking
Autor: Straka Ondřej ; Flídr Miroslav ; Duník Jindřich ; Šimandl Miroslav ; Blasch Erik
Název - česky: Použití rámce pro nelineární odhadování při sledování cílů
Jazyk publikace: anglicky
Rok vydání: 2010
Typ publikace: Stať ve sborníku
Název časopisu / knihy: Proceedings of the 13th International Conference on Information Fusion
Místo vydání: Edinburgh, UK
Datum: 29.7.2010
2011-03-15 16:21:57 / 2011-03-15 16:21:57 / 1

Klíčová slova

Nonlinear state, parameter estimation, Bayesian approach, Tracking, EKF, UKF, Particle filter.

Klíčová slova v češtině

nelineární odhad stavu, parametrů, Bayesův přístup, Sledování, EKF, UKF, částicový filtr

BibTeX

@INPROCEEDINGS{StrakaOndrej_2010_Nonlinearestimation,
 author = {Straka Ond\v{r}ej and Fl\'{i}dr Miroslav and Dun\'{i}k Jind\v{r}ich and \v{S}imandl Miroslav and Blasch Erik},
 title = {Nonlinear estimation framework in target tracking},
 year = {2010},
 journal = {Proceedings of the 13th International Conference on Information Fusion},
 address = {Edinburgh, UK},
 url = {http://www.kky.zcu.cz/en/publications/StrakaOndrej_2010_Nonlinearestimation},
}