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J-GLOBAL ID：202002210511998377   整理番号：20A1390067

改良姿勢整合船体変形測定法【JST・京大機械翻訳】

An improved method of ship deformation measurement based on attitude matching

著者 (3件)： Zhang Tao (東南大学儀器科学与工程学院, 南京 210096;微慣性儀表与先進導航技術教育部重点実験室, 南京 210096) ,  Wang Shuai (東南大学儀器科学与工程学院, 南京 210096;微慣性儀表与先進導航技術教育部重点実験室, 南京 210096) ,  Liu Xinghua (東南大学儀器科学与工程学院, 南京 210096;微慣性儀表与先進導航技術教育部重点実験室, 南京 210096)
資料名： Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao  (Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao)
巻： 28  号： 1  ページ： 8-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2764A  ISSN： 1005-6734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 船体変形測定システムにおけるモデル不確実性と未知ノイズの影響による誤差問題に対して、モデル偏差がフィルタリング推定に与える影響を分析し、推定し、姿勢マッチングに基づく強追跡最大相互相関エントロピーカルマンフィルタ(STMCKF)アルゴリズムを提案し、船体変形推定に用いた。姿勢マッチングを用いて,2つの慣性システムの姿勢情報に基づいて,フィルタの観測量を確立し,線形測定方程式を確立し,そして,適応オンライン調整によって,多重データチャネルを,徐々に消し,そして,モデル不整合による誤差を低減した。そして,最大相互相関エントロピー判定基準に基づくフィルタアルゴリズムを設計して,測定の間,非Gauss雑音の誤差を低減した。最後に,モデル不整合とノイズ不確実性の下でシミュレーション検証を行った。シミュレーション結果により,従来のKalmanフィルタと比較して,変形推定精度は,10%30%増加し,そして,システムロバスト性および環境適応性を,改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *エントロピー ,  雑音 ,  シミュレーション ,  フィルタ ,  計算機シミュレーション ,  不確実性 ,  フィルタリング ,  多重化 ,  非Gauss雑音 ,  Kalmanフィルタ ,  環境順応 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 相互相関 ,  推定精度 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 姿勢 ,  整合 ,  船体 ,  測定法