文献

J-GLOBAL ID：201702228214663216   整理番号：17A0530491

不確実性モデルに基づく誤差システムのための変分貝叶変分貝叶を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Variational Bayesian STCKF for systems with uncertain model errors

著者 (5件)： Ma Tianli (College of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Wang Xinmin (College of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Peng Cheng (College of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Li Ting (College of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Bian Qi (College of Automation,Northwestern Polytechnical University)
資料名： Kongzhi yu Juece  (Kongzhi yu Juece)
巻： 31  号： 12  ページ： 2255-2260  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： モデルの誤差と時変ノイズを含む非線形システムをフィルタリングするとき,強い追跡容量KALMANフィルタは,性能を低下させ,発散することができる。これらの問題を解決するために,BAYESに基づく強力な追跡KALMANフィルタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムにおいて,仮想雑音補償のモデル誤差を仮定して,仮想雑音の平均値は非ゼロであり,GAUSS分布を満足し,仮想雑音の分散は逆分布に従うことを仮定して,仮想雑音パラメータを変分シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,モデル誤差と時変ノイズを含む非線形システムに対してより良い推定精度を持ち,適応アルゴリズムよりもロバストであることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形系 ,  *不確実性 ,  フィルタリング ,  *変分法 ,  ロバスト性 ,  フィルタ ,  シミュレーション ,  雑音 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  推定精度 ,  雑音パラメータ ,  モデル誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： strong tracking filter ,  cubature Kalman filter ,  model errors ,  time-varying noise ,  fictitious noise technique ,  variational Bayesian method

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実性 ,  モデル ,  誤差 ,  変分 ,  貝 ,  提案