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J-GLOBAL ID：201702240843679871   整理番号：17A0067094

操縦目標のIMM拡張KALMANフィルタの時間登録アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

IMM Extended Kalman Filter Time Registration Algorithm Based on Maneuvering Target

著者 (4件)： Gao Ying (School of Marine Science and Technology,Northwestern Polytechnical University) ,  Han Hongshuai (School of Marine Science and Technology,Northwestern Polytechnical University) ,  Wu Mengjie (Science and Technology on Electro-Optic Control Laboratory) ,  Wang Yongting (Science and Technology on Electro-Optic Control Laboratory)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 4  ページ： 621-626  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  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： 現在の研究の時間登録方法は、目標運動モデルが知られている状況で時間登録を行うことで、複雑な操縦状況下での運動モデルが変化する時の時間登録精度を保証することが困難である。操縦目標の相互作用多重モデル拡張KALMANフィルタ(IMM-EKF)の時間登録アルゴリズムを提案し、このアルゴリズムは相互作用多重モデルの各運動モデルをそれぞれ拡張KALMANフィルタの出力と同時に、フィルタリング過程で得られた残差によって各モデルの確率を計算する。モデルの確率と各モデルのフィルタ出力によって、時間登録周期内の最後のサンプリング点の測定データを獲得し、この点の状態とモデル確率を用いて外挿を行うと、時間登録周期とセンササンプリング周期が非整数値の瞬間の位置になる。シミュレーション結果は,このアルゴリズムが全体の時間登録誤差を効果的に減少することができることを示した。このアルゴリズムは,時間登録の精度を改善し,データ融合のための良好な基礎を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ融合 ,  *アルゴリズム ,  残差 ,  外挿法 ,  シミュレーション ,  *フィルタ ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： data fusion ,  extended Kalman filters ,  information fusion ,  IMM ,  EKF ,  time registration

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 操縦 ,  目標 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム