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J-GLOBAL ID：201702259278756366   整理番号：17A0070597

損失観測と不確実雑音分散システムによって改良されたロバスト共分散交差融合定常状態KALMANフィルタを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Modified robust covariance intersection fusion steady-state Kalman filter for systems with missing measurements and uncertain noise variances

著者 (3件)： Wang Xuemei (Electronic Engineering College,Heilongjiang University) ,  Liu Wenqiang (Electronic Engineering College,Heilongjiang University) ,  Deng Zili (Electronic Engineering College,Heilongjiang University)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 33  号： 7  ページ： 973-979  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  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： 本論文では,損失観測と不確実雑音分散を有する線形定常多システムのために,仮想雑音を導入して,システムを不確実雑音分散を有するシステムに変換した。極小Lu棒估値の原理に従って,局所的ロバスト定常状態KALMANフィルタとその最小分散の上限をLYAPUNOV方程式によって提案し,そして,局所的フィルタリング誤差を用いて,局所的ロバストフィルタの誤差を分散した。改良ロバスト共分散交差(CI INTERSECTION,CI)融合定常KALMANフィルタとその実際の分散最小上限を提案した。提案したロバスト局所性と融合フィルタのロバスト性を証明し、改良したCI融合器Lu棒の精度は元のCI融合ロバスト性より高く、各局部フィルタのロバスト精度より高いことを証明した。シミュレーション結果は,提案した結果の正当性と有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *共分散 ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  *フィルタ ,  フィルタリング ,  分散系 ,  *ロバスト性 ,  線形性 ,  *不確実性 ,  局所性
準シソーラス用語： ロバストフィルタ ,  最小分散 ,  *定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： multisensor system ,  uncertain noise variance ,  missing measurements ,  covariance intersection (CI) fusion ,  minimax robust Kalman filter ,  Lyapunov equation approach

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (12件)： 損失 ,  観測 ,  不確実 ,  雑音 ,  分散システム ,  ロバスト ,  共分散 ,  交差 ,  融合 ,  定常状態 ,  Kalmanフィルタ ,  提案