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J-GLOBAL ID：201702213147354809   整理番号：17A1494642

パラメータ不確実性を有する火星大気突入のためのロバストな統合航法【Powered by NICT】

Robust integrated navigation for Mars atmospheric entry with parameter uncertainties

著者 (5件)： Yang H.F. (Research Center of Small Sample Technology, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Fu H.M. (Research Center of Small Sample Technology, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Wang Z.H. (Research Center of Small Sample Technology, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Xiao Q. (Beijing Institute of Space Launch Technology, China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing 100010, China) ,  Zhang Y.B. (Research Center of Small Sample Technology, Beihang University, Beijing 100191, China)
資料名： Astronomy and Computing  (Astronomy and Computing)
巻： 20  ページ： 168-178  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3296A  ISSN： 2213-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 火星大気突入を火星着陸を実現する重要な相である。この相では,大気密度,弾道係数,揚抗比を含むパラメータを環境の複雑さのために不確実である。これらの不確実性を無視すると,おそらく航法精度に負の影響を引き起こす可能性がある。脱感作無香料Kalmanフィルタ(DUKF),事後共分散行列のトレースおよび後状態推定誤差感度の重み付きノルムを含むコスト関数を最小化することにより状態推定を得るに基づいて,本論文では,ラジオビーコン/慣性測定ユニット(IMU)統合航法方式にパラメータ不確実性を導入し,パラメータ不確実性を伴う火星大気突入のためのロバストな統合航法を確立した。数値シミュレーションの結果はDUKFに基づくロバストなナビゲーションアルゴリズムはパラメータ不確実性の影響を効果的に減少し,伝統的な方法よりも優れた性能を示したことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  シミュレーション ,  ビーコン ,  ノルム ,  揚抗比 ,  *火星 ,  費用関数 ,  着陸 ,  状態推定 ,  *不確実性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  推定誤差 ,  共分散行列 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *火星大気 ,  *パラメータ不確実性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 火星大気突入 ,  不確実パラメータ ,  パラメータ感度 ,  脱感作無香料Kalmanフィルタ

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： パラメータ不確実性 ,  火星大気 ,  ロバスト ,  統合航法