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J-GLOBAL ID：201802272130671932   整理番号：18A1678580

スラッシュと一般化双曲線スキュー学生のT分布に基づく新しいロバストなRauch-Tung-Striebel平滑器【JST・京大機械翻訳】

A Novel Robust Rauch-Tung-Striebel Smoother Based on Slash and Generalized Hyperbolic Skew Student’s T-Distributions

著者 (5件)： Huang Yulong (Department of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Zhang Yonggang (Department of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Zhao Yuxin (Department of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Mihaylova Lyudmila (Department of Automatic Control and Systems Engineering, University of Sheffield, Sheffield, UK) ,  Chambers Jonathon (Department of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 369-376  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： 本論文において,新しいロバストなRauch-Tung-Striebel平滑化を,Sashと一般化双曲線スキューStudentのt-分布に基づいて提案した。Gaussスケール混合形式としてSash分布を定式化し,Gauss分散平均混合形式として一般化双曲線スキューStudentのt分布を定式化することにより,新しい階層的Gauss状態空間モデルを構築した。これに基づいて,変分Bayes法を用いて状態軌跡,混合パラメータ,未知雑音パラメータを推定した。Sashと一般化双曲線スキューStudentのt分布の混合パラメータの事後確率密度関数は,それぞれ打切りガンマと一般化逆Gaussと近似される。シミュレーション結果により,提案したロバストRauch-Tung-Striebel平滑器は,既存の最先端のスモークよりも良好な推定精度を有することを示した。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： *ロバスト性 ,  煙 ,  事後確率 ,  軌跡 ,  シミュレーション ,  *双曲線 ,  平滑化 ,  *ゆがみ ,  t分布 ,  定式化
準シソーラス用語： 推定精度 ,  最先端 ,  密度関数 ,  変分Bayes法 ,  状態空間モデル , 【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 (6件)： 一般化 ,  双曲線 ,  スキュー ,  学生 ,  t分布 ,  ロバスト