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J-GLOBAL ID：201702257363126154   整理番号：17A1262694

不確実雑音統計を用いた目標追跡のためのコンセンサスベース分散線形フィルタ【Powered by NICT】

Consensus-Based Distributed Linear Filter for Target Tracking With Uncertain Noise Statistics

著者 (1件)： Yu Yihua (School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 15  ページ： 4875-4885  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 従来の分散Kalmanフィルタ(DKF)は騒音源は既知の統計的性質をもっていると仮定している。しかし,雑音の統計的性質は,実際の応用では完全に把握されていない。,いくつかの副情報から推定する必要がある。明らかに,非ゼロ誤差と統計的性質の不完全な推定はDKFの性能を劣化させる可能性がある。本論文では,新しい分散線形フィルタ,H∞フィルタを開発した。分散H∞フィルタ(DHF)と呼ばれる。DKFと比較して,DHFは雑音の統計的性質を必要としない。統計的性質の推定誤差の影響を緩和することができる。,応用におけるDKFと比較してより柔軟でロバストである。,DHFを拡張し,DHFの組合せと操縦目標追跡のための相互作用多重モデルアルゴリズムを開発した。シミュレーション結果は,雑音の統計的性質が完全に知られていないときDHFはDKFより優れていることを示した。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： 運転 ,  *フィルタ ,  *不確実性 ,  アルゴリズム ,  Kalmanフィルタ ,  *雑音 ,  騒音源 ,  ロバスト性 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  統計的性質 ,  *線形フィルタ ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実 ,  雑音 ,  統計 ,  目標追跡 ,  コンセンサス ,  線形フィルタ