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J-GLOBAL ID：201902263371034101   整理番号：19A2562957

パケットドロップアウトを持つマルチセンサシステムのための逐次逆共分散交差融合Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Sequential Inverse Covariance Intersection Fusion Kalman Filter for Multi-sensor Systems with Packet Dropouts

著者 (7件)： Liu Qi (Department of Automation, Heilongiiang University, Harbin, 150080) ,  Shang Tianmeng (Department of Automation, Heilongiiang University, Harbin, 150080) ,  Chen Lizi (Department of Automation, Heilongiiang University, Harbin, 150080) ,  Yu Kai (Department of Automation, Heilongiiang University, Harbin, 150080) ,  Gao Yuan (Department of Automation, Heilongiiang University, Harbin, 150080) ,  Huo Yinglong (Harbin Environmental Monitoring Center Station, Harbin, 150070, China) ,  Doul Yinfeng (Key Laboratory of Information Fusion Estimation and Detection)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCC  ページ： 3543-3548  発行年： 2019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： 本論文は,主にパケットドロップアウトを有するマルチセンサシステムの融合推定問題を研究した。最初に,拡張状態アルゴリズムによって,状態空間モデルを仮想ノイズを有する新しい拡張システムに変換した。Kalmanフィルタリング法と逆共分散区間(ICI)法により,逐次逆共分散区間(SICI)構造を設計し,次に,SICI融合Kalmanフィルタを提示した。これは,局所フィルタ間の交差共分散の計算を回避し,以前の逐次共分散区間(SCI)フィルタよりも保守性が低い。局所推定器と融合推定器の間の精度関係を証明した。提示したユーザの妥当性と一貫性をシミュレーション例により実証し,その精度関係を示した。Copyright 2019 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： アルゴリズム ,  保全性 ,  *共分散 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  *Kalmanフィルタ ,  *フィルタ
準シソーラス用語： 状態空間モデル ,  *マルチセンサシステム ,  *パケットドロップアウト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： パケットドロップアウト ,  マルチセンサシステム ,  逐次 ,  共分散 ,  交差 ,  融合 ,  Kalmanフィルタ