文献

J-GLOBAL ID：201802255478859262   整理番号：18A1302312

未知入力を持つ線形離散時間システムのためのKalmanフィルタリング【JST・京大機械翻訳】

A kalman filtering for linear discrete-time system with unknown inputs

著者 (5件)： Li Weiran (Key Discipline of Automation, School of Information and Electrical Engineering, Zhejiang University City College, Hangzhou, 310015, PRC) ,  Pan Jie (University of Western Australia, Crawley, WA 6009, Australia) ,  Li Yanjun (Key Discipline of Automation, School of Information and Electrical Engineering, Zhejiang University City College, Hangzhou, 310015, PRC) ,  Pan Shuwen (Key Discipline of Automation, School of Information and Electrical Engineering, Zhejiang University City College, Hangzhou, 310015, PRC) ,  Liu Yan (Key Discipline of Automation, School of Information and Electrical Engineering, Zhejiang University City College, Hangzhou, 310015, PRC)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 5423-5428  発行年： 2018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： 本論文は,線形確率離散時間システムのための結合入力と状態推定に焦点を合わせた。最小二乗と最小分散バイアス(MVU)とそれらの再帰解の両方の意味で最適なユニークな推定器を得るために,出力の二乗誤差の和の目的関数を,状態と未知入力を含む拡張状態ベクトルに関して最初に最小化した。次に,行列操作の助けを借りて拡張状態ベクトルの再帰解を導いた。最後に,適切な行列分解と変換を用いて,以前のステップで得られた再帰解からの電流状態と未知の入力のみを含む再帰解を抽出した。この手法は,時間とともに増加する行列の次元による過剰計算を回避する。結果として,得られた再帰解は未知入力(GKF-UI)を持つ一般的Kalmanフィルタと呼ばれ,出力および/または未知入力を変換することなく,文献においてこれまでの未知入力の最も一般的な事例をカバーする。提案したGKF-UIによって推定される未知の入力を事前情報なしで任意の信号とすることができ,提案したGKF-UIの特性も調べた。3つの未知の入力からの部分フィードスルーによる数値例を用いて,提案したアルゴリズムの有効性と精度を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電流 ,  状態推定 ,  バイアス ,  *線形性 ,  目的関数 ,  アルゴリズム ,  *Kalmanフィルタ ,  *離散時間系 ,  最小二乗法
準シソーラス用語： フィードスルー ,  事前知識 ,  行列分解 ,  状態ベクトル ,  最小分散 ,  *未知入力 , 【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 (4件)： 未知入力 ,  線形 ,  離散時間システム ,  Kalmanフィルタ