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J-GLOBAL ID：201102255631816663   整理番号：11A1406861

条件つきで線形ガウスの状態空間モデルのためのRao-Blackwellized畳込みフィルタリングアルゴリズム

Rao-Blackwellized convolution filtering algorithm for conditionally linear Gaussian state space models

著者 (3件)： Lin Qing (School of Information and Engineering, Fudan Univ, Shanghai) ,  Yin Jianjun (School of Information and Engineering, Fudan Univ, Shanghai) ,  Hu Bo (School of Information and Engineering, Fudan Univ, Shanghai)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 32  号： 6  ページ： 1329-1333  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 新規フィルタリング方式(Rao-Blackwellized畳込みフィルタリング(RBCF)アルゴリズムと呼ばれる)を,条件付き線形ガウスの状態空間モデルのために提示した。この方法は,畳込みフィルタ(CF)を使用して,その線形状態がKalmanフィルタ(KF)によって推定される一方では,このモデルの非線形状態を推定した。新アルゴリズム(このカーネル機能に基づくCFを使用する)は,このノイズが低いときに,Rao-Blackwellized粒子フィルタ(RBPF)と比較して,推定の精度を向上した。操作ターゲットの追跡を適用するこの提案方法のシミュレーション結果は,RBCFの推定精度がRBPFより明らかに高くて,このノイズが低いときに,位置と速度の二乗平均エラー(RMSE)は,RBPFと比較して,1桁以上低いことを示した。このノイズがより低くなるときに,この傾向はより明らかであった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *システムモデル ,  フィルタリング ,  アルゴリズム ,  畳込み ,  Kalmanフィルタ ,  ターゲット ,  精度 ,  オペレーティングシステム
準シソーラス用語： *状態空間モデル ,  推定精度 ,  カーネル【オペレーティングシステム】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線形 ,  ガウス ,  状態空間モデル ,  畳込み ,  フィルタリング ,  アルゴリズム