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J-GLOBAL ID：201802287359022258   整理番号：18A1688790

適応遺伝的粒子フィルタとその姿勢推定システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

Adaptive genetic particle filter and its application to attitude estimation system

著者 (2件)： Qiu Zhenbing (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Qian Huaming (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 81  ページ： 163-172  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  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： 粒子フィルタは,状態空間モデルにより表現できる任意の非線形および非Gaussランダム系に適用できる逐次モンテカルロ法のクラスである。しかしながら,粒子フィルタにおける再サンプリング手順は,粒子衝突を導入する可能性がある。本論文では,この問題を緩和するために,適応遺伝的粒子フィルタを開発した。それは低次元状態推定のための無香料Kalmanフィルタと高次元システムのためのキューブKalmanフィルタを採用し,粒子フィルタフレームワークの中で最新の測定を完全に利用するための重要性提案分布を生成する。交差と改良された突然変異戦略は,粒子多様性を増加させるために一緒に使用される。そこでは,粒子の多様性の損失は粒子衝突の特定の徴候である。パラメータの選択を最適化するために,遺伝的アルゴリズムをグローバル最適解に収束させ,作業効率を改善し,アルゴリズムの突然変異確率を自己決定するように,適応戦略を設計した。2つの実験,1つは単変量成長モデルであり,1つは合成実験であり,両方とも提案したアルゴリズムの優位性と有効性を示した。最後に,適応可能な遺伝的粒子フィルタを姿勢推定システムに適用し,結果は,新しいアルゴリズムが乗法的拡張Kalmanフィルタと無香料四元数推定器と比較して,より高い精度とより速い収束速度を有することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 四元数 ,  *遺伝 ,  Kalmanフィルタ ,  乗算 ,  突然変異 ,  状態推定 ,  アルゴリズム ,  パラメータ ,  最適化
準シソーラス用語： 最適解 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  リサンプリング ,  逐次モンテカルロ法 ,  *姿勢推定 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 粒子フィルタ ,  遺伝的アルゴリズム ,  適応戦略 ,  姿勢推定

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  粒子フィルタ ,  姿勢推定 ,  応用