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J-GLOBAL ID：201702258098931197   整理番号：17A1281044

低域フィルタとKalmanフィルタを組み合わせた誘導則識別【JST・京大機械翻訳】

A LPF enhanced adaptive Kalman filter for guidance law recognition

著者 (5件)： Du Runle (試験物理与計算数学国家級重点実験室(北京航天長征飛行器研究所),北京,100076) ,  Liu Jiaqi (試験物理与計算数学国家級重点実験室(北京航天長征飛行器研究所),北京,100076) ,  Li Zhifeng (試験物理与計算数学国家級重点実験室(北京航天長征飛行器研究所),北京,100076) ,  Niu Zhenhong (試験物理与計算数学国家級重点実験室(北京航天長征飛行器研究所),北京,100076) ,  Zhang Li (試験物理与計算数学国家級重点実験室(北京航天長征飛行器研究所),北京,100076)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 49  号： 4  ページ： 66-72  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  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： 観測データを用いて、追跡タスクを実行する非協力的目標飛行体に対して誘導則識別を行うため、汎用的な陰的誘導関数を用いて、誘導行為に対して統一的な記述を行い、時間変化誘導係数を用いたモデルを導入し、隠れた誘導関数を導入した.................................................を与えている1つのモデルを提案する.このモデルに基づいて,低域フィルタとKalmanフィルタを組み合わせた周波数領域分離適応Kalmanフィルタを用いて,観測データを実時間で処理し,最終的に目標飛行体の誘導則認識結果を得ることができた。シミュレーション結果により、目標飛行体が比例誘導則またはBang-Bang可変構造誘導則を採用した場合、識別アルゴリズムは観測データから出発し、目標飛行体の誘導則に対して有効かつ快速に識別できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  シミュレーション ,  飛翔体 ,  周波数領域 ,  *低域フィルタ ,  経時変化 ,  *Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  インダクタンス
準シソーラス用語： 実時間 ,  適応Kalmanフィルタ ,  *誘導則 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： guidance law recognition ,  implicit guidance function ,  time-varying guidance parameter ,  low pass filter ,  Kalman filter

分類 (2件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 低域フィルタ ,  Kalmanフィルタ ,  誘導則 ,  識別