Identifiability of Unique Elements of Noise Covariances in State-Space Models

dc.contributor.authorKost, Oliver
dc.contributor.authorDuník, Jindřich
dc.contributor.authorStraka, Ondřej
dc.date.accessioned2023-03-20T11:00:15Z
dc.date.available2023-03-20T11:00:15Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractento článek se zabývá identifikací šumů lineárních časově invariantních dynamických stochastických systémů diskrétních v čase. Důraz je kladen na zjistění počtu odhadnutelných prvků kovariančních matic stavového šumu a šumu v rovnici měření.cs
dc.description.abstract-translatedThis paper deals with identification of noise covariance matrices of a dynamic system described by a linear discrete-in-time time-invariant stochastic state-space model. In particular, the parametric identifiability of the correlations methods is analysed and explicit relations for determination of a number of identifiable noise covariance matrices parameters are stated. The theoretical results are thoroughly discussed and illustrated.en
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationKOST, O. DUNÍK, J. STRAKA, O. Identifiability of Unique Elements of Noise Covariances in State-Space Models. In Proceedings of the 19th IFAC Symposium on System Identification, SYSID 2021. Amsterdam: Elsevier, 2021. s. 316-321. ISBN: neuvedeno , ISSN: 2405-8963cs
dc.identifier.document-number696396200055
dc.identifier.doi10.1016/j.ifacol.2021.08.378
dc.identifier.issn2405-8963
dc.identifier.obd43936006
dc.identifier.uri2-s2.0-85118114451
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/51714
dc.language.isoenen
dc.project.IDSGS-2019-020/Rozvoj a využití kybernetických systémů identifikace, diagnostiky a řízení 4cs
dc.publisherElsevieren
dc.relation.ispartofseriesPaginae Historiaeen
dc.rights© authorsen
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subject.translatedLinear systems, Noise Covariance Matrices, Correlation methods, Identifiabilityen
dc.titleIdentifiability of Unique Elements of Noise Covariances in State-Space Modelsen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeConferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files

Original bundle
Showing 1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
Name:
article_SYSID2021_KoDuSt.pdf
Size:
451.36 KB
Format:
Adobe Portable Document Format