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J-GLOBAL ID：201702261615457895   整理番号：17A1632300

モンテカルロ法と最大尤度法によるデルタ翼航空機のロール動力学におけるセンサ異常検出と回復【Powered by NICT】

Sensor Anomaly Detection and Recovery in the Roll Dynamics of a Delta-Wing Aircraft via Monte Carlo and Maximum Likelihood Methods ^* * This work is supported by The Boeing Company

著者 (2件)： Deghat Mohammad (CSIRO’s Data61, Canberra Lab, Australia) ,  Lampiri Evangelia (CSIRO’s Data61, Sydney Lab, Australia, and the Centre for Health Technologies, University of Technology Sydney (UTS))
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 12791-12796  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,一般的なデルタ翼航空機のロール動的モデルのためのセンサ異常検出,推定と回収の問題を研究した。提案したアルゴリズムは,異常を検出し推定するための粒子フィルタリングと最大尤度法を採用した。推定された異常は,センサの読みを補正するために使用される。システムモデルとセンサ出力の両方は,雑音,必ずしもGauss型でないにより汚染されていると仮定した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *センサ ,  ダイナミックモデル ,  システムモデル ,  *航空機 ,  *モンテカルロ法 ,  雑音 ,  *デルタ翼 ,  *最尤法 ,  正規分布 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 粒子フィルタリング ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  通信網  (ND07030A) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： モンテカルロ法 ,  尤度法 ,  デルタ翼 ,  航空機 ,  ロール ,  動力学 ,  異常検出 ,  回復