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J-GLOBAL ID：201802218250504203   整理番号：18A0274596

逆共分散交差を持つ分散データ融合【Powered by NICT】

Decentralized data fusion with inverse covariance intersection

著者 (4件)： Noack Benjamin (Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory (ISAS), Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany) ,  Sijs Joris (TNO Technical Sciences, Den Haag, The Netherlands) ,  Reinhardt Marc (Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory (ISAS), Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany) ,  Hanebeck Uwe D. (Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory (ISAS), Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 79  ページ： 35-41  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  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： 分布および分散状態推定システムでは,融合法を用いて,単一のより正確な推定に状態に対して複数の推定値を系統的に結合した。融合過程でしばしば遭遇する問題は,推定値により共有される融合されるであることを知られていない共通情報に関連していると相関の原因である。相関構造は知られていない融合法に転換した場合,保存戦略は典型的に行った。そのようなものとして,楕円交差法によって導入されたパラメタリゼーションは,未知の相関を記述するために新しいアプローチ,証明された整合性のあるこれらのパラメータの適切な値はまだ同定されていない。本論文では,楕円交差の拡張は,未知の共通情報の存在における一貫した融合結果を保証することを提案した。新規アプローチによる使用限界は逆共分散楕円体の交差に対する外楕円境界を計算することに対応する。この逆共分散交差法の主要な利点として,融合結果は良く知られた共分散交差法によって得られた結果よりもより正確であることを証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： パラメタリゼーション ,  楕円体 ,  推定量 ,  *共分散 ,  状態推定 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 分散状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 状態推定 ,  データ融合 ,  センサ融合 ,  分散Kalmanフィルタリング ,  共分散交差

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 共分散 ,  交差 ,  データ融合