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J-GLOBAL ID：201702211581885505   整理番号：17A0346927

拡張H_∞フィルタに基づく航空機搭載航空機搭載統合ナビゲーション技術【JST・京大機械翻訳】

Airborne integrated navigation technology of SINS/AMM based on extended H_∞filter

著者 (4件)： Shen Jieliang (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Wang Yu (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Zhu Xinhua (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Su Yan (School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 12  ページ： 2835-2841  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空機運動モデル(AMM MOTION MODEL,AMM)と中・低精度ストラップダウン慣性航法システム(STRAPDOWN INERTIAL ナビゲーション SYSTEM)を研究した。空力係数の不確実性に起因するシステム方程式の不確実性と観測方程式とノイズの不確実性について考察した。本論文では,極大基準に基づく拡張H_∞フィルタ(EHF)を提案し,統合ナビゲーションシステムのデータ融合に適用した。研究対象として小型無人航空機を取り上げ,時間領域および周波数領域におけるシミュレーション実験の検証および解析を行った。実験結果は,SINS/AMMの統合ナビゲーションプロセスにおいて,拡張KALMANフィルタ(EKF)と比較して,EHFが,より良いロバスト性を持ち,そして,約35%の航法精度を改善することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無人機 ,  ロバスト性 ,  ストラップダウン慣性航法 ,  雑音 ,  周波数領域 ,  データ融合 ,  *航空機 ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  *フィルタ
準シソーラス用語： 時間領域 ,  観測方程式 ,  運動モデル ,  *航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： aircraft motion model(AMM) ,  strapdown inertial navigation system (SINS) ,  uncertainty of the system and the noise ,  extended H_∞filter(EHF)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 拡張 ,  航空機搭載 ,  統合ナビゲーション