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J-GLOBAL ID：201702298995017667   整理番号：17A1351872

相関雑音とフェージング測定によるマルチセンサ不均一サンプリングシステムのための分散融合推定【Powered by NICT】

Distributed fusion estimation for multi-sensor non-uniform sampling systems with correlated noises and fading measurements

著者 (2件)： Lin Honglei (Department of Automation, Heilongjiang University, Harbin, Heilongjiang Province, China) ,  Sun Shuli (Department of Automation, Heilongjiang University, Harbin, Heilongjiang Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-8  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： 本論文では,相関雑音とフェージング測定によるマルチセンサ不均一サンプリングシステムのクラスのための分散融合推定問題を取り上げて論じた。状態は一様に更新され,センサ試料測定を無作為にデータ。プロセスノイズと測定ノイズは,同じ瞬間に相関していた。さらに,フェージング測定現象は異なるセンサチャネルで発生するかもしれない。異なる既知の間隔で異なるある種の確率分布に従う独立確率変数は,この現象を記述するために採用した。測定増強法に基づいて,状態空間モデルは,非同期サンプリング推定問題は同期に変換される再構成した。その後,局所最適フィルタは革新解析手法を用いて設計した。,任意の二つの局所フィルタのフィルタリング誤差相互共分散行列を導出した。最後に,最適行列重み付き分散融合フィルタは線形不偏最小分散意味で与えた。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。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： アルゴリズム ,  *センサ ,  *相関雑音 ,  フィルタ ,  再構成 ,  フィルタリング ,  確率分布 ,  最適フィルタ
準シソーラス用語： 最小分散 ,  共分散行列 ,  状態空間モデル ,  確率変数 ,  測定ノイズ ,  *不均一サンプリング ,  *マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関雑音 ,  フェージング ,  マルチセンサ ,  不均一サンプリング ,  融合 ,  推定