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J-GLOBAL ID：201702222583832289   整理番号：17A1318127

二段階反復適応カルマンフィルタアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An algorithm for adaptive Kalman filtering with two stages iteration

著者 (3件)： Bao Zhiqiang (西安郵電大学通信与信息工程学院,陜西西安,710121) ,  Wu Yuming (西安郵電大学通信与信息工程学院,陜西西安,710121) ,  Gao Fan (航天科工集団第四研究院第九総体部,湖北武漢,430040)
資料名： Xi’An Youdian Daxue Xuebao  (Xi'An Youdian Daxue Xuebao)
巻： 22  号： 2  ページ： 18-24,43  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3644A  ISSN： 1007-3264  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： 高速ターゲット追跡の位置決め問題を解決するために,「現在の」統計モデルに基づく二段階反復適応カルマンフィルタを提案したが,この問題を解決するために,二重レベル反復Kalmanフィルタを提案した。最初に,3つの球交差点アルゴリズムを用いて,観測値を処理して,初期位置推定値を得た。初期の推定値における速度の新関数の特性関数と加速度の新しい特性関数を用いて,反復パラメータの表現式を導き,次に,目標の運動特性を用いて,反復パラメータの値を限定した。最後に,反復パラメータを適応Kalmanフィルタアルゴリズムによってフィルタリングすることができた。シミュレーション結果により,二段階反復Kalmanフィルタの速度推定は,現在の統計モデルの速度推定よりも優れており,そして,二段階反復適応Kalmanフィルタは,より良好なロバスト性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  Kalmanフィルタ ,  特性関数 ,  交差点 ,  *アルゴリズム ,  加速度 ,  位置決め ,  ロバスト性 ,  推定量 ,  フィルタリング ,  統計模型
準シソーラス用語： 速度推定 ,  初期位置 ,  ターゲット追跡 ,  *適応Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： tracking and locating high speed target ,  adaptive Kalman filtering ,  current statistical model ,  two stages iteration

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 段階 ,  反復 ,  適応カルマンフィルタ ,  アルゴリズム