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J-GLOBAL ID：201502204692457212   整理番号：15A1179416

適応変分Bayes立体求積法Kalmanフィルタリング【Powered by NICT】

Adaptive variational Bayesian cubature Kalman filtering

著者 (3件)： Shen Feng (Coll. of Automation,Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Xu Guanghui (Coll. of Automation,Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Sang Jing (Coll. of Automation,Harbin Engineering Univ., Harbin)
資料名： Dianji yu Kongzhi Xuebao  (Dianji yu Kongzhi Xuebao)
巻： 19  号： 4  ページ： 94-99  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2500A  ISSN： 1007-449X  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： 立体求積法Kalmanフィルタリングの性能を中心には実際の状況における測定雑音の統計は,変化するかもしれないという事実のために,分解される可能性がある。適応変分Bayes立体求積法カルマンフィルタリングアルゴリズムは,非線形システムモデルで使用することができるを提案した。提案した方法の各更新ステップでは,システム状態と時変測定ノイズの両方を推定するためのランダム変数として認識された。測定ノイズ分散変分Bayesで近似した,その後,システム状態は立体求積法Kalmanフィルタリングにより更新した。シミュレーション結果は,提案したフィルタは非線形システムのための測定ノイズを追跡できると立体求積法Kalmanフィルタよりも優れているを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分散【variance】 ,  *変分法 ,  非線形系 ,  シミュレーション ,  *Kalmanフィルタ ,  ステップ ,  *フィルタ
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  *求積法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  変分 ,  立体 ,  求積法 ,  Kalmanフィルタ