Pareto distribution in dynamical systems subjected to noise perturbation

Nikitin, Alexander P.; Chernavskaya, O. D.; Chernavskii, D.S.

doi:10.3103/s1541308x09030054

Cited by 1 publication

(2 citation statements)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…The filter gain coefficient at which the minimum error in the estimation of the system's state is reached, is derived from ratio: (10) We shall apply the resulting algorithm to evaluate the effectiveness of the Kalman filtering. Let us consider the work of the Kalman filter to suppress noise with the Pareto distribution.…”

Section: Investigating the Kalman Filter In The Field Of Noises That mentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Examining the Kalman filter in the field of noise and interference with the non-Gaussian distribution

Oliynyk

Taranenko

Losikhin

et al. 2018

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

Розроблено послідовний рекурсивний алгоритм фільт ра Калмана для фільтрації даних в області шумів від мінних від гаусовського розподілу для використання у вимірювальній техніці. Відмінною рисою розробле ного алгоритму фільтра Калмана для фільтрації да них з негаусовськими шумами є відсутність необхідно сті апріорного визначення статистичних характерис тик шуму. Була перевірена працездатність розробленої мето дики фільтрації Калмана шляхом обробки різних законів розподілу: шумів Коші, Парето, нормального і логістично го розподілів. Ефективність розробленої методики філь трації підтверджується шляхом застосування фільтра при обробці експериментальних даних з різними законами розподілу шумів. Проведено апробацію розробленої мето дики фільтрації Калмана для даних, отриманих експери ментально з урахуванням суперпозиції законів розподілу шумів. Апріорна оцінка помилки фільтрації при кількості ітерацій більше 30 прагне до нуля. Розроблена методика фільтрації з використанням фільтра Калмана може бути використана при прове денні метрологічної атестації засобів вимірювальної техніки в умовах підприємства. В цій ситуації можливе зашумлення вимірювальної інформації різними шумами, в тому числі і тими, що не підкоряються закону розпо ділу Гауса. Фільтр може бути використаний при оброб ці даних систем контролю параметрів стану, що реалі зуються за принципом порогового контролю величини. Прикладним аспектом використання отриманого нау кового результату є можливість розширення області застосування класичного фільтра Калмана в вимірю вальній техніці. Це становить передумови для розробки універсального алгоритму фільтрації з використанням фільтра Калмана Ключові слова: фільтр Калмана, рекурсивний алго ритм, Python, негауссовских шум, закон розподілу

show abstract

Section: Investigating the Kalman Filter In The Field Of Noises That mentioning

confidence: 99%

“…However, the opinion of the universal applicability of the normal distribution is a very stable delusion. Statistical models and methods based on Gaussianity (in particular the estimates of confidence intervals for selective medium) are often applied without a basic check, by default [10].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%