Adaptive data processing in the presence of outliers with unknown stochastic characteristics

• Autorzy: Griszin J.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2017.12.04

Warianty tytułu

PL

Adaptacyjne przetwarzanie danych w obecności anomalii o nieznanych charakterystykach stochastycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a new adaptive algorithms of data processing when observed data are corrupted by pulse interferences which cause outliers in measurements. It is assumed that stochastic characteristics of the outliers are unknown. The algorithm is based on the nonlinear filtering approach and procedure of on-line calculation of the stochastic characteristics of the outliers described by the Markov chains. The simulation results are presented.

PL

W artykule został przedstawiony nowy adaptacyjny algorytm przetwarzania danych zniekształconych zakłóceniami impulsowymi które skutkują anomaliami w pomiarach. Algorytm został opracowany z wykorzystaniem metod oceny stochastycznych parametrów anomalii opisanych łańcuchami Markowa. Przedstawiono wyniki symulacji.

Słowa kluczowe

EN

adaptive filtering; robust estimation; pulse interferences; compatibility

PL

filtracja adaptacyjna; estymacja krzepka; zakłócenie impulsowe; kompatybilność elektromagnetyczna

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 93, nr 12
• Strony: 14--17
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., wykr.

Twórcy

autor

Griszin J.

• Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45 D, 15-351 Białystok

Bibliografia

• [1] J.G. Proakis, M.Salehi, Communication system engineering. Prentice-Hall, Inc. New Jersey, 2002.
• [2] J. Griszin, D. Jańczak, A detection-estimation method for systems with random jumps with application to target tracking and fault diagnosis, in “Nonlinear dynamics”/Ed. T. Evans, chapter 15, INTEH, 2010, pp. 343-366.
• [3] Patton R., Frank P., Clark R., Fault diagnosis in dynamic systems. Theory and applications. Prentice Hall, N.Y., 1989.
• [4] Hajek J., Sidak Z.,Theory of rank tests. Academia, Prague, 1967.
• [5] Huber P.J., Robust statistics. John Wiley & Sons, Inc., N.Y.,1981.
• [6] Hampel F.R., Ronchetti E.M, Rousseeuw P.J., Stahel W.A., Robust statistics. The approach based on influence functions. John Wiley & Sons, Inc., N.Y.,1986.
• [7] J. Griszin, D. Jańczak A robust fixed-lag smoothing algorithm for dynamic systems with correlated sensor malfunctions. Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences, v.62, NR 3, 2014, pp. 517-523.
• [8] Balakrishnan A.V., Kalman filter theory. Optimization Software, Inc., N.Y.,1984.
• [9] Feller W., An introduction to probability theory and its applications. John Wiley & Sons, N.Y., 1957

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).