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J-GLOBAL ID：201702243468372874   整理番号：17A1645189

可変忘却因子の適応フィルタリングに基づく極運動予測【Powered by NICT】

Polar motion prediction based on adaptive filtering of variable forgetting factor

著者 (3件)： Jia Song (School of Geology Engineering and Surveying, Chang’an University Xi’an, Shanxi, 710054, China) ,  Xu Tianhe (Institute of Space Science, Shandong University, Weihai, Shandong, 246209, China) ,  Yang Honglei (School of Geology Engineering and Surveying, Chang’an University, Xi’an, Shanxi, 710054, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CPGPS  ページ： 245-250  発行年： 2017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： 極運動(PM)は地球回転パラメータ(ERP)の重要なパラメータであり,PMの高精度予測は,自律軌道決定,測地,航法および航空の応用において重要な役割を果たしている。本論文では,最小二乗法と自己回帰モデル(LS+AR)の組み合わせに基づくPM予測精度を改善するために提案される修正アルゴリズム。可変忘却因子の適応フィルタリングはLSフィッティング項を修正と外挿を予測するために開発され,これはLS+AR+AFアルゴリズムと呼ばれる。数値結果はLS+AR+AFアルゴリズムはPMの予測精度,特に長期perditionを有意に増強できることを示した。PM X成分,PM Y成分と全PMのための360日予測の精度向上は,それぞれ30.66%,28.19%および29.59%に達し,LS+AR+AFアルゴリズムを用いた。Copyright 2017 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： 測地 ,  アルゴリズム ,  自己回帰モデル ,  *予測 ,  地球 ,  *適応フィルタリング ,  軌道決定 ,  航空輸送 ,  最小二乗法 ,  外挿法
準シソーラス用語： 高精度化 ,  予測精度 ,  自律性 ,  高精度 ,  *極運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 可変 ,  忘却 ,  因子 ,  適応フィルタリング ,  極運動 ,  予測