Descent algorithms based on the gradient,conjugate gradient, and Newton methods are investigated to perform optimization in moving horizon state estimation for discrete-time linear and nonlinear systems. Conditions that ensure the stability of the estimation error are established for single and multi iteration schemes with a least-squares cost function that takes into account only a batch of most recent information. Simulation results show the effectiveness of the proposed approaches also in comparison with techniques based on the Kalman filter.
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Titolo: | Fast moving horizon state estimation for discrete-time systems using single and multi iteration descent methods |
Autori: | |
Data di pubblicazione: | 2017 |
Rivista: | |
Handle: | http://hdl.handle.net/11567/885551 |
Appare nelle tipologie: | 01.01 - Articolo su rivista |
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