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J-GLOBAL ID：202002212757042192   整理番号：20A0815087

悪い観測条件下での自己同調増分Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Self-tuning Incremental Kalman Filter under Poor Observation Condition

著者 (3件)： Xiao Bo (Heilongjiang University,School of Electronic Engineering,Harbin,China) ,  Sun XiaoJun (Heilongjiang University,School of Electronic Engineering,Harbin,Heilongjiang,China) ,  Zhang MingBo (Heilongjiang University,School of Electronic Engineering,Harbin,Heilongjiang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAC  ページ： 1996-2001  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： 貧弱な観測条件の下で,未知のモデルパラメータを有する増分システムのために単一センサ自己同調増分Kalmanフィルタを提案して,その収束性を動的誤差システム解析(DESA)方法によって証明した。信号処理における応用として,増分モデルに基づく自己回帰(AR)信号モデルのパラメータを推定するための3つのアルゴリズムを,白色雑音を有するAR信号のために提案した。これに基づいて,AR信号のための自己同調増分Kalmanフィルタを提案した。シミュレーション用例は,その有効性と実現可能性を証明した。Copyright 2020 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： 信号処理 ,  白色雑音 ,  システム解析 ,  センサ ,  *Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  有効性
準シソーラス用語： 信号モデル ,  自己回帰 ,  モデルパラメータ ,  *セルフチューニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 観測 ,  自己同調 ,  Kalmanフィルタ