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Distributed Estimation and Control: in Stochastic.
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Distributed Estimation and Control | in Stochastic Communication Networks
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Distributed Estimation and Control | in Stochastic Communication Networks | Nilan Marktanner | Taschenbuch | 64 S. | Englisch | 2016 | AV Akademikerverlag | EAN 9783639726596 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Distributed Estimation and Control: in Stochastic.
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 64,65
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Distributed Estimation and Control: in Stochastic.
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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EUR 64,79
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Distributed Estimation and Control : in Stochastic Communication Networks
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In recent years, the popularity for wireless network setups has risen as they provide flexible communication. Therefore, there is an increasing interest in methods to counteract the drawbacks of such communication networks. Handling packet losses and packet delays is particular challenging. Different approaches will be presented to tackle these problems. Central observations that are also useful for the following approaches will be made using the Centralized Kalman Filter for time-varying information, which yields optimal results under certain assumptions. The examination of time-invariant or scalar systems yields further simplifying observations. The distributed counterpart to the Centralized Kalman Filter, the Distributed Kalman Filter for time-varying information, will be derived by decomposing the formulas from the central case without losing the optimality of the estimate. Finally, the Hypothesizing Kalman Filter for time-varying information is able to cope with packet loss without relying on previous assumptions of the former approaches. Depending on hypotheses about the communication structure, the filter is able to provide up to optimal estimates.
