Article (Périodiques scientifiques)
Convergence of discrete-time Kalman filter estimate to continuous-time estimate for systems with unbounded observation
AALTO, Atte
2018In Mathematics of Control, Signals and Systems, 30 (3), p. 9
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Mots-clés :
Kalman filter; Infinite-dimensional systems; Boundary control systems; temporal discretization; sampled data
Résumé :
[en] In this article, we complement recent results on the convergence of the state estimate obtained by applying the discrete-time Kalman filter on a time-sampled continuous-time system. As the temporal discretization is re fined, the estimate converges to the continuous-time estimate given by the Kalman-Bucy fi lter. We shall give bounds for the convergence rates for the variance of the discrepancy between these two estimates. The contribution of this article is to generalize the convergence results to systems with unbounded observation operators under di fferent sets of assumptions, including systems with diagonalizable generators, systems with admissible observation operators, and systems with analytic semigroups. The proofs are based on applying the discrete-time Kalman fi lter on a dense, numerable subset on the time interval [0,T] and bounding the increments obtained. These bounds are obtained by studying the regularity of the underlying semigroup and the noise-free output.
Disciplines :
Mathématiques
Auteur, co-auteur :
AALTO, Atte ;  Aalto University > Deparment of Mathematics and Systems Analysis ; Inria > Saclay Île-de-France research center
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
Convergence of discrete-time Kalman filter estimate to continuous-time estimate for systems with unbounded observation
Date de publication/diffusion :
20 juin 2018
Titre du périodique :
Mathematics of Control, Signals and Systems
ISSN :
0932-4194
eISSN :
1435-568X
Maison d'édition :
Springer Science & Business Media B.V.
Volume/Tome :
30
Fascicule/Saison :
3
Pagination :
9
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
URL complémentaire :
Projet européen :
FP7 - 321567 - ERASYSAPP - ERASysAPP - Systems Biology Applications
Organisme subsidiant :
CE - Commission Européenne
Disponible sur ORBilu :
depuis le 20 décembre 2016

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