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J-GLOBAL ID：201602282016508578   整理番号：16A1030952

乗法性雑音と不確実な雑音分散を伴うマルチセンサシステムのためのロバストな測定融合Kalmanフィルタ【Powered by NICT】

Robust measurement fusion Kalman filter for multisensor systems with multiplicative noises and uncertain noise variances

著者 (3件)： Liu Wenqiang (Department of Automation, Electronic and Engineering College, Heilongjiang University, Harbin 150080, China) ,  Wang Xuemei (Department of Automation, Electronic and Engineering College, Heilongjiang University, Harbin 150080, China) ,  Deng Zili (Department of Automation, Electronic and Engineering College, Heilongjiang University, Harbin 150080, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WCICA  ページ： 3180-3186  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,状態方程式と測定方程式に,不確実な雑音分散をもつ乗法的雑音摂動を伴う線形離散時間マルチセンサシステムのためのロバストな測定融合Kalmanフィルタの設計について述べた。二仮想雑音を導入することにより,システムは,不確実なノイズのみ分散に変換される。ミニマックスロバスト推定原理,ノイズ分散の保守的上限を有する最悪加重融合測定システムに基づくによると,ロバストな重み付き測定融合(WMF)時変Kalmanフィルタを提案した。その実際フィルタリング誤差分散は,すべての許容雑音分散不確実性に対応する最小上界を持つことを保証されている。設計されたフィルタのロバスト性をLyapunov方程式アプローチを用いて証明した。ロバストな局所と融合Kalmanフィルタ間の精度の関係を証明した。シミュレーション結果を提示し,提案結果の有効性及び正確性を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計測システム ,  *Kalmanフィルタ ,  線形性 ,  *雑音 ,  状態方程式 ,  ロバスト推定 ,  フィルタリング ,  *乗算 ,  *フィルタ ,  *ロバスト性 ,  摂動 ,  *不確実性
準シソーラス用語： 正確性 ,  上界 ,  *マルチセンサシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 乗法性雑音 ,  雑音 ,  マルチセンサシステム ,  ロバスト ,  融合 ,  Kalmanフィルタ