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J-GLOBAL ID：201702286325752562   整理番号：17A1744533

Metropolis-Hastingsサンプリングに基づくマルチセンサアンサンブルKalmanフィルタアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-Sensor Ensemble Kalman Filtering Algorithm Based on Metropolis-Hastings Sampling

著者 (4件)： Hu Zhentao (河南大学図像処理与模式識別研究所,河南開封,475004) ,  Zhang Jin (河南大学図像処理与模式識別研究所,河南開封,475004) ,  Hu Yumei (西北工業大学自動化学院,陜西西安,710072) ,  Jin Yong (河南大学図像処理与模式識別研究所,河南開封,475004)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 4  ページ： 868-873  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 集合Kalmanフィルタは,近年開発された非線形システム推定のための有効な解決法である。標準集合Kalmanフィルタの実用化において,測定ノイズの不確実性によって引き起こされるブートストラップ測定における一貫性バイアスの問題を解決するために,Metropolis-Hastingsサンプリングに基づくマルチセンサ集合Kalmanフィルタを提案した。まず第一に,マルチセンサ測定システムの物理的特性と集合カルマンフィルタにおけるブートストラップの生成機構を結合して,マルチセンサの条件下でのブートストラップ測定集合を構築した。第二に,マルチセンサ自己測定の尤度測定と測定確率関数の合理的な設計に基づいて,Metropolis-Hastingsサンプリング戦略を用いて,有効な測定を実現することができた。新しいアルゴリズムは,マルチセンサ測定における冗長と相補的情報の抽出と利用によって,一貫性バイアスを修正することによって,推定システムの状態のフィルタリング精度をさらに改善することができた。理論的解析とシミュレーション実験結果は,提案したアルゴリズムの実現可能性と有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  計測システム ,  不確実性 ,  バイアス ,  フィルタリング ,  *Kalmanフィルタ ,  非線形系 ,  ブートストラップ
準シソーラス用語： 尤度 ,  生成機構 ,  測定ノイズ ,  *EnKF ,  *マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： nonlinear filter ,  ensemble Kalman filter ,  bootstrapping measurement ,  Metropolis-Hastings sampling

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： サンプリング ,  マルチセンサ ,  アンサンブルKalmanフィルタ ,  アルゴリズム