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J-GLOBAL ID：201702249964490462   整理番号：17A1252896

SINS/CNS統合ナビゲーションシステムのための多重モデルに基づく無香料粒子フィルタアルゴリズム【Powered by NICT】

Multiple model based unscented particle filter algorithm for a SINS/CNS integrated navigation system

著者 (3件)： Zhao Fangfang (School of Computer Science and Engineering, Center for Robotics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Ge Shuzhi Sam (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, 117576, Singapore) ,  He Wei (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology of Beijing, 100083, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACC  ページ： 1880-1885  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： 単一モデルフィルタは,不確実なあるいは未知のシステムパラメータの下での貧弱な適応性を持つ,多重モデルフィルタはこの問題を解決するために用いることができる。本論文では,多重モデル適応推定(MMAE)アルゴリズムを調べ,多重モデル無香料粒子フィルタ(MMUPF)アルゴリズムを提案した。各フィルタは状態推定プロセスを実行するために,拡張Kalmanフィルタ(EKF)または無香料Kalmanフィルタ(UKF)を使って伝統的なMMAE法。この方法では,無香料粒子フィルタ(UPF)を用いたMMAEを結合し,非線形系に対するUKFよりも高い精度を示すUPFとUKFを置き換えた。同時に,このアルゴリズムは天文航法とストラップダウン慣性航法を組み合わせた弾道ミサイルによる統合航法システムに適用した。シミュレーションはMMUPFアルゴリズムは最高の航法精度,重い計算負荷のコストを持つことを実証した。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： *フィルタ ,  非線形系 ,  不確実性 ,  ストラップダウン慣性航法 ,  状態推定 ,  *アルゴリズム ,  適応性
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  弾道ミサイル ,  拡張Kalmanフィルタ ,  適応推定 ,  システムパラメータ ,  *粒子フィルタ ,  *多重モデル , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 統合ナビゲーション ,  多重モデル ,  香料 ,  粒子フィルタ ,  アルゴリズム