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J-GLOBAL ID：201702285094564802   整理番号：17A0299389

マヌーバ中の目標追尾のための改良Kalmanフィルタ【Powered by NICT】

Amended Kalman Filter for Maneuvering Target Tracking

著者 (6件)： Yang Yongjian (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Fan Xiaoguang (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Zhuo Zhenfu (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Wang Shengda (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Nan Jianguo (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Xu Yunshan (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 25  号： 6  ページ： 1166-1171  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2814A  ISSN： 1022-4653  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電流状態を推定するために電流測定を用いた従来のKalmanフィルタ(KF)は事後推定である。KFを,Gauss雑音をもつ線形モデルにおける最適推定と同定した。しかし,不完全情報をもつKFの性能が劣化または分岐したかもしれない。KFの性能を改善するために,改良したKF(AKF)は,より多くの後測定を用いて提案した。AKFの原理,導出と再帰的プロセスを提示した。Kalmanスムーザ,適応フェージング法とAKF間の差異を解析した。運動モデルの異なる共分散をもつターゲット追跡のシミュレーション結果は,AKFの高精度とロバスト性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 共分散 ,  電流 ,  シミュレーション ,  電流測定 ,  Gauss雑音 ,  *Kalmanフィルタ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 高精度 ,  運動モデル ,  不完全情報 ,  最適推定 ,  線形モデル ,  *ターゲット追跡 ,  *マヌーバ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Kalmanフィルタ(KF) ,  不完全情報 ,  施用したKF(AKF) ,  操縦目標追跡

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： マヌーバ ,  目標追尾 ,  Kalmanフィルタ