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J-GLOBAL ID：201802259634009424   整理番号：18A0220781

強い追跡CKFと慣性航法システムの初期アラインメントにおけるその応用を示した。【JST・京大機械翻訳】

Strong tracking cubature Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

著者 (3件)： Guo Shiluo (海軍工程大学導航工程系,武漢,430033) ,  Xu Jiangning (海軍工程大学導航工程系,武漢,430033) ,  Li Feng (海軍工程大学導航工程系,武漢,430033)
資料名： Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao  (Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao)
巻： 25  号： 4  ページ： 436-441  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2764A  ISSN： 1005-6734  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： 容積Kalmanフィルタ(CKF)は,慣性航法システム(INS)のための一般的な初期アラインメントアルゴリズムである。モデルの不整合と観測ノイズの下での通常の体積Kalmanフィルタの精度の低下と発散の問題を解決するために,適応可能な漸次フィルタリングアルゴリズムを提案して,多重誤差因子を導入して,予測誤差共分散行列を調整した。フィルタリング残差系列の統計特性に基づくフィルタリング状態2X検査条件を設計し、フィルタ故障を検出し、そして消衰因子を導入するかどうかを確定し、消衰因子の導入時期をより合理的にし、アルゴリズムの適応性を有効に増強した。シミュレーション結果により,新しいアルゴリズムが初期アラインメント精度とロバスト性を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  フィルタリング ,  *Kalmanフィルタ ,  残差 ,  多重化 ,  故障 ,  フィルタ ,  シミュレーション ,  モデル ,  不整合 ,  アルゴリズム ,  予測誤差 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  *初期アライメント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cubature Kalman filter ,  inertial navigation system ,  initial alignment ,  adaptive fading filter ,  chi-square test

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 追跡 ,  慣性航法システム ,  初期アラインメント ,  応用