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J-GLOBAL ID：201502262224234680   整理番号：15A0714788

センサー融合強化のための,Kalmanフィルターに基づく枠組み

A Kalman Filter-Based Framework for Enhanced Sensor Fusion

著者 (2件)： ASSA Akbar (Ryerson Univ., ON, CAN) ,  JANABI-SHARIFI Farrokh (Ryerson Univ., ON, CAN)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 15  号： 6  ページ： 3281-3292  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタリングに基づくセンサー融合問題を考察した。本研究の貢献は,1)以前提案した反復的適応拡張Kalmanフィルター(IAEKF)を反復的適応無香Kalmanフィルター(IAUKF)に拡張して,非線形Kalmanフィルターに基づくセンサー融合枠組みを提案した。これら方法は,反復方式により系のダイナミックスを把握しながら,効率的な適合手法により系の雑音変化を補償している,2)提案方法の応用に関してシミュレーションと実験を行い,多くの応用において提案方法が他のKalmanフィルターより優れていること,雑音共分散や状態初期化のような不確かさに関して頑健であること,IAUKFが多くの場合IAEKFより正確であることを示した,の2点である。

シソーラス用語： *Kalmanフィルタ ,  *センサフュージョン ,  非線形フィルタ ,  *フィルタリング ,  *ロバスト性 ,  *数値解析 ,  *シミュレーション ,  データ融合 ,  無人機 ,  計測器 ,  慣性 ,  ジャイロスコープ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  無香料Kalmanフィルタ ,  UAV【航空機】 ,  IMU

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサー融合 ,  強化 ,  Kalmanフィルター ,  枠組み