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J-GLOBAL ID：201802264005706220   整理番号：18A1678627

運動モデルによる慣性センサアレイ処理【JST・京大機械翻訳】

Inertial Sensor Array Processing with Motion Models

著者 (3件)： Wahlstrom Johan (Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Skog Isaac (Department of Electrical Engineering, Linkoeping University, Linkoeping, Sweden) ,  Handel Peter (Department of Information Science and Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 788-793  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： アレイに多数の慣性センサを配置し,それらの測定を融合することにより,高い性能対価格比をもつ慣性センサ組立を生成することが可能である。最近,与えられたサンプリング例で収集された慣性アレイ測定を融合するための最尤推定器が開発された。本論文では,最大尤度推定量を,運動モデルを導入することにより拡張し,多重サンプリングインスタンスにおけるアレイ動力学を共同的に推定する最大事後推定量を導出した。シミュレーション例を用いて,提案したセンサ融合法が,推定精度の著しい改善をもたらす可能性を有することを実証した。さらに,運動モデルを含むことにより,ジャイロフリー実装のサイン曖昧性を解決し,それにより,加速度計のみのアレイに基づく実装のためにオープンアップした。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： 加速度計 ,  シミュレーション ,  最尤法 ,  *多重化 ,  曖昧さ ,  推定量 ,  センサフュージョン
準シソーラス用語： 推定精度 ,  *慣性センサ ,  *運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 運動モデル ,  慣性センサ ,  アレイ処理