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J-GLOBAL ID：201702254742973390   整理番号：17A0096567

速度適応制約付KALMANフィルタ法【JST・京大機械翻訳】

A Kalman Filtering Method with Adaptive Constraints of Velocity Information

著者 (4件)： Zhou Chengsong (Electronic Science and Engineering School,National University of Defense Technology) ,  Peng Jing (Electronic Science and Engineering School,National University of Defense Technology) ,  Liu Wenxiang (Electronic Science and Engineering School,National University of Defense Technology) ,  Wang Feixue (Electronic Science and Engineering School,National University of Defense Technology)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 29  号： 8  ページ： 1180-1185  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  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： 従来のKALMANフィルタリングアルゴリズムを使用することによって,位置決め精度を向上させることができず,速度制約付KALMANフィルタ(発散)アルゴリズムが発散しやすいという問題を解決するために,速度事前情報に基づく適応KALMANフィルタを提案した。この方法では,速度観測値と速度誤差の統計的特性を用いて,変動係数を確立し,速度測定値が制約フィルタの要求を満たすかどうかを判断し,速度制約フィルタと従来のKALMANフィルタの間で適応的に選択した。実験結果は,従来のKALMANフィルタと速度拘束フィルタと比較して,提案したアルゴリズムの位置精度がCMレベルからM級まで改良され,速度制約KALMANフィルタが定常状態誤差の影響を克服するだけでなく,合理的速度観測値を利用することによって位置決め精度も改善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： アルゴリズム ,  速度測定 ,  *フィルタ ,  変動係数 ,  *制約条件
準シソーラス用語： 定常状態 ,  位置精度 ,  統計的特性 ,  事前知識 ,  位置決め精度 ,  速度適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kalman filtering ,  adaptive velocity constraints ,  dynamic positioning ,  coefficient of variation ,  priori information

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 速度適応 ,  制約 ,  Kalmanフィルタ