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J-GLOBAL ID：201802291993625008   整理番号：18A1940678

非定常雑音過程の存在下におけるパラメータ推定のための相関性ベースIPKFフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Correntropy based IPKF filter for parameter estimation in presence of non-stationary noise process

著者 (8件)： Sen Subhamoy (Indian Institute of Technology Mandi, HP, India) ,  Criniere Antoine (Inria, I4S, Rennes, France) ,  Criniere Antoine (IFSTTAR, COSYS, SII, Bouguenais, France) ,  Mevel Laurent (Inria, I4S, Rennes, France) ,  Mevel Laurent (IFSTTAR, COSYS, SII, Bouguenais, France) ,  Cerou Frederic (Inria, Aspi, Rennes, France) ,  Dumoulin Jean (Inria, I4S, Rennes, France) ,  Dumoulin Jean (IFSTTAR, COSYS, SII, Bouguenais, France)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 24  ページ： 420-427  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： 既存のフィルタリングに基づく構造健全性監視(SHM)アルゴリズムは,雑音がほとんど静止していないので,常に現実に一致しない一定の雑音環境を仮定する。従って,非定常雑音過程でも最適解を保証するために,仮定した統計雑音モデルを周期的に更新しなければならない。本研究では,非定常雑音過程の存在下での検出能力を向上させるために,既存の相互作用する関節Kalmanフィルタ(IPKF)における修正を組み込んだ。雑音適応性を達成するために,提案したアルゴリズムは,解の最適性を同様に向上させる測定として,予測におけるIPKF後の残留不確実性を用いて,現在の雑音統計を再帰的に推定し更新する。さらに,このアルゴリズムは,推定を最も頻繁に悪化/発散させる雑音統計における急激な変化の悪影響を緩和することも試みた。これに対して,IPKF内のKalmanフィルタ(KF)を,通常のKFと異なり,二次を超えるモーメントを考慮して,最大相関基準(MCC)に基づくKFに置き換えた。MCC基準に対するGaussカーネルを用いて,各再帰ステップにおける状態および雑音推定における更新を制御する相関係数を定義した。8自由度システムに関する数値実験は,実際の現場応用におけるこのアルゴリズムの可能性を確立した。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： *フィルタ ,  アルゴリズム ,  フィルタリング ,  Kalmanフィルタ ,  *パラメータ推定 ,  *雑音 ,  不確実性 ,  モーメント ,  相互作用 ,  相関係数 ,  適応性
準シソーラス用語： 数値実験 ,  最適性 ,  最適解 ,  *非定常雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粒子フィルタ ,  騒音評価 ,  コーレントロピーフィルタ ,  パラメータ変化検出 ,  相互作用する粒子Kalmanフィルタ

分類 (3件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非定常雑音 ,  過程 ,  パラメータ推定 ,  相関性