徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [池田 建司]/田中 秀幸/イノベーションモデル推定のためのSDP問題におけるスペクトル密度関数の一意性について/Proceedings of SICE Annual Conference 2018

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EID
348260
EOID
934759
Map
0
LastModified
2018年12月4日(火) 16:42:55
Operator
池田 建司
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
池田 建司
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種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨 国内共著(徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない))
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学
著者 必須
  1. 池田 建司([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Tanaka Hideyuki / (日) 田中 秀幸 / (読) たなか ひでゆき
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) On the Uniqueness of Spectral Density Function in an SDP Problem for the Estimation of Innovations Model

(日) イノベーションモデル推定のためのSDP問題におけるスペクトル密度関数の一意性について

副題 任意
要約 任意

(英) The authors proposed an SDP (Semi-definite programming) formulation for the identification of the Kalman gain and the covariance matrix of the innovations process, aiming at a consistent estimation. However, the rank of a coefficient matrix of the variables does not have a column full rank, so that the uniqueness of the solution is not clear. In this paper, it shown that the Kalman gain and the covariance of the innovation can be uniquely estimated under a certain condition.

(日) 筆者らは,カルマンゲインととイノベーション過程の共分散行列の一致推定を目指して,それらの同定のための半正定値計画問題を提案した.しかしながら,最適化変数の係数行列は列フルランクとならないため,推定値の一意性は不明であった.本論文では,ある条件が満たされれば,カルマンゲインとイノベーションの共分散は一意に推定できることを示す.

キーワード 推奨
  1. (英) subspace identification / (日) 部分空間同定法 / (読) ぶぶんくうかんどうていほう
  2. (英) consistent estimate / (日) 一致推定 / (読) いっちすいてい
  3. (英) innovations model / (日) イノベーションモデル / (読) いのべーしょんもでる
  4. (英) linear matrtix inequality / (日) 線形行列不等式 / (読) せんけいぎょうれつふとうしき
発行所 推奨 計測自動制御学会
誌名 必須 (英) Proceedings of SICE Annual Conference 2018
ISSN 任意
必須
必須
必須 1483 1488
都市 必須 奈良(Nara/[日本国])
年月日 必須 2018年 9月 14日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意