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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Set-membership Uncertainties: Volume 14 (Karlsruhe Series on Intelligent ... Sensor-Actuator-Systems Laboratory) - Softcover
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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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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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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Set-membership Uncertainties
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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Set-membership Uncertainties
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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Set-membership Uncertainties
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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Setmembership Uncertainties Volume 14 Karlsruhe Series on Intelligent SensorActuatorSystems Laboratory
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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Setmembership Uncertainties Volume 14 Karlsruhe Series on Intelligent SensorActuatorSystems Laboratory
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State Estimation for Distributed Systems with Stochastic and Set-membership Uncertainties
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