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J-GLOBAL ID：201702215439203015   整理番号：17A1322441

粒子フィルタと滑り平均拡張Kalmanフィルタに基づく多経路推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Multipath Estimation Algorithm Using Particle Filter and Sliding Average Extended Kalman Filter

著者 (4件)： Cheng Lan (太原理工大学信息工程学院自動化系 太原 030024) ,  Wang Zhiyuan (太原理工大学信息工程学院自動化系 太原 030024) ,  Chen Jie (北京理工大学復雑系統智能控制与决策国家重点実験室 北京 100081) ,  Xie Gang (太原理工大学信息工程学院自動化系 太原 030024)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 3  ページ： 709-716  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 多経路干渉は高精度位置決めの主な誤差源であり、多経路パラメータを推定することは多経路誤差を除去し、ナビゲーションシステムの定位精度を向上させるために重要な意義がある。拡張Kalmanフィルタ(EKF)が多経路パラメータ推定を行うとき,初期値に敏感で,推定結果が真値付近で大きな変動を持つという欠点があるため,粒子フィルタ(PF)と滑り平均EKFに基づく多経路推定アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,最初にPFによって得られた多経路パラメータの粗い推定値を得て,EKFの初期推定値としてEKFを用いて,初期値に敏感な問題を克服することができた。次に,EKFの推定結果を平均化し,そして,平均値のフィルタリング結果を,多経路パラメータの推定結果として用いることができた。シミュレーション結果により,改良した多経路推定アルゴリズムは,推定結果の変動を効果的に減少させることができ,そして,EKFの初期値に対する感度を,同時に解決することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  シミュレーション ,  定位 ,  *アルゴリズム ,  パラメータ推定 ,  推定量 ,  位置決め
準シソーラス用語： 初期値 ,  高精度 ,  マルチパス干渉 ,  *推定アルゴリズム ,  *多経路 ,  *拡張Kalmanフィルタ ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Parameter estimation ,  Particle Filter (PF) ,  Extended Kalman Filter (EKF) ,  Multipath interference

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子フィルタ ,  滑り ,  平均 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  多経路 ,  推定アルゴリズム