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J-GLOBAL ID：201602250278915319   整理番号：16A1241568

センサ利得の劣化を伴う不確定システム融合推定器【JST・京大機械翻訳】

Fusion estimator with stochastic sensor gain degradation for uncertain systems

著者 (4件)： Zhao Guorong (Department of Control Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University) ,  Han Xu (Department of Control Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University) ,  Du Wenjie (Zhanjiang Naval Monitoring Station of Equipment Technics and Quality) ,  Lu Cheng (Department of Armament Science and Technology,Naval Aeronautical and Astronautical University)
資料名： Kongzhi yu Juece  (Kongzhi yu Juece)
巻： 31  号： 8  ページ： 1413-1418  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2107A  ISSN： 1001-0920  CODEN： KYJUEF  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： センサ利得の退化とモデル不確実性を持つマルチセンサ融合推定問題を研究し、その中でセンサーの退化退化現象は統計特性が既知の確率変数であり、モデルの不確定性はシステム行列がランダム摂動を受けることを述べた。局所的非バイアス推定器の構造を設計し,局所的推定器の利得を決定変数とし,有限時間領域における融合推定誤差をコスト関数とする最適化問題を確立した。スカラー融合の重みを与えるとき,最適局所推定器の利得を得るための解析的形式を考慮することは難しく,コスト関数の上限を最小化することによって,部分最適推定量を得ることができた。最後に,設計した融合推定器の有効性を,シミュレーション結果によって証明した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スカラー ,  摂動 ,  バイアス ,  費用関数 ,  *センサ ,  最適化問題 ,  不確実性 ,  *利得
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  時間領域 ,  決定変数 ,  確率変数 ,  マルチセンサフュージョン ,  モデルの不確実性 ,  *不確実なシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sensor gain degradation ,  model’s uncertainty ,  local unbiased estimator ,  scalar fusion weights ,  decentralized fusion estimator

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  トラス,アーチ  (HD03050O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 利得 ,  不確定システム ,  融合 ,  推定