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Originaltitel:
Nichtlineare Filterverfahren mit Anwendungen auf Lokalisierungsprobleme 
Übersetzter Titel:
Nonlinear Filtering Algorithms with Applications to Localization Problems 
Jahr:
2003 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Schmidt, Günther (Prof. Dr. Dr. E.h.) 
Gutachter:
Schmidt, Günther (Prof. Dr. Dr. E.h.); Hanebeck, Uwe (Prof. Dr.) 
Format:
Text 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik 
Stichworte:
Nichtlineare Filterverfahren; Schätzverfahren; mengenbasierte Schätzung; angenommene Dichtebeschreibung; Gaussian-Mixture-Dichten; Exponentialdichten; Lokalisierung; mobile Roboter; Winkelmessungen; Lokalisierung von Mobiltelefonen 
Übersetzte Stichworte:
Nonlinear filtering algorithms; Estimators; Set membership estimation; Assumed density representation; Gaussian mixture densities; Exponential type densities; Localization; Mobile robots; Angle measurements; Localization of mobile phones 
Kurzfassung:
Diese Arbeit beschreibt zwei neuartige nichtlineare Filterverfahren und deren Anwendung auf prototypische Lokalisierungsprobleme. Das erste vorgestellte Verfahren beruht auf einer Transformation des Filterproblems in einen höherdimensionalen Raum. Durch Anwendung eines linearen Filterverfahrens in diesem höherdimensionalen Raum wird der Filterschritt des nichtlinearen Filterproblems im Originalraum berechnet. Das Verfahren wird sowohl für den Fall einer stochastischen als auch einer mengenbasier...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
This thesis proposes two novel nonlinear filtering algorithms and describes their application to prototypical localization problems. The first algorithm is based on a transformation of the original problem to a higher dimensional space. Applying a linear filtering algorithm in this higher dimensional space yields the solution for the filtering step in the original space. This novel filtering method is derived both for the case of a stochastic and a set-based uncertainty representation. In the st...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der TU München 
Mündliche Prüfung:
03.11.2003 
Dateigröße:
1938807 bytes 
Seiten:
142 
Letzte Änderung:
20.06.2007