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J-GLOBAL ID：201702231604598652   整理番号：17A0200116

大規模なGNSSベースラインベクトルマシンは,並列ベイズ推定に基づいている。【JST・京大機械翻訳】

Robust Parallel Bayes Estimation for Large-scale GNSS Baseline Vector Network

著者 (6件)： Li Linyang (School of Surveying and Mapping, Information Engineering University) ,  Lv Zhiping (School of Surveying and Mapping, Information Engineering University) ,  Cui Yang (School of Surveying and Mapping, Information Engineering University) ,  Wang Yupu (School of Surveying and Mapping, Information Engineering University) ,  Lv Hao (School of Surveying and Mapping, Information Engineering University) ,  Gong Xiaochun (School of Surveying and Mapping, Information Engineering University)
資料名： Wuhan Daxue Xuebao. Xinxi Kexue Ban  (Wuhan Daxue Xuebao. Xinxi Kexue Ban)
巻： 41  号： 10  ページ： 1385-1390  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1553A  ISSN： 1671-8860  CODEN： WDXKA2  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： 大規模なGNSS(GLOBALNAVIGATIONSATELLITESYSTEM)ベースラインベクトル調整の特性に従って,アロングトラックの方式に基づいて,異なるの効率を向上させるために,2つの因子に基づく価の改良モデルを提案した。並列プログラミング方法と環境の適応性を比較し、マルチタスク分割と処理に基づく並列計算フローを提案し、関連観測ステーションの並列推定を実現した。実験結果は,IGSのデータを使用することによって,関連したロバスト性のベイズ式推定が,座標パラメータの事前情報を完全に利用するだけではなく,効果的にベースラインベクトル異常誤差の影響を受け,既存のハードウェアプラットフォームを完全に利用することができ,計算効率を著しく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： *Bayes推定 ,  並列演算 ,  ロバスト性 ,  適応性 ,  *GNSS
準シソーラス用語： 計算効率 ,  事前知識 ,  マルチタスク ,  並列プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： GNSS baseline vector network ,  robust Bayes estimation ,  IGGIII ,  parallel computing

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  GNSS ,  ベイズ推定