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J-GLOBAL ID：202002226230571692   整理番号：20A2037201

パケットドロップアウトと不確実分散線形相関白色雑音を持つネットワーク化マルチセンサシステムのためのロバストな集中融合Kalman予測器【JST・京大機械翻訳】

Robust centralized fusion Kalman predictor for networked multisensor systems with packet dropouts and uncertain-variance linearly correlated white noises

著者 (3件)： Tao Guili (Communication University of Zhejiang,College of Media Engineering,Hangzhou,China,310018) ,  Zhang Xinghua (Heilongjiang University of Science and Technology,Computer and Information Engineering College,Harbin,China,150022) ,  Liu Wenqiang (Zhejiang Gongshang University,School of Information and Electronic Engineering,Hangzhou,China,310018)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 2894-2901  発行年： 2020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： 本論文では,パケットドロップアウト,不確実な雑音分散および線形相関雑音を有するネットワーク化マルチセンサシステムのクラスに対して,ロバスト集中融合Kalmanフィルタリング問題を研究した。測定ノイズとプロセスノイズは,直線的に相関した。状態および測定の増加によって,元のシステムを,不確実な雑音分散を有する確率的パラメータシステムに変換した。さらに,仮想雑音手法を用いて,元のシステムを一定のパラメータと不確実な雑音分散で1つに変換した。ミニマックスロバスト推定原理に従って,雑音分散の保守的上限を有する最悪ケース集中融合システムに基づいて,ロバスト集中融合時変Kalman予測子を提示した。Lyapunov方程式アプローチを用いて,行列を導入して,提案した融合予測子のロバスト性を,その実際の予測誤差分散が,すべての許容不確実性に対して対応する最小上限を持つと保証されるという意味で証明した。ロバスト局所および融合時変Kalman予測子間の精度関係を証明した。シミュレーション結果は,提案した結果の有効性と正当性を示した。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： *雑音 ,  シミュレーション ,  *不確実性 ,  保全 ,  *白色雑音 ,  Kalmanフィルタ ,  有効性 ,  ロバスト推定 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 予測子 ,  予測器 ,  *ネットワーク化 ,  *パケットドロップアウト ,  Lyapunov方程式 ,  誤差分散 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： パケットドロップアウト ,  不確実 ,  線形相関 ,  白色雑音 ,  マルチセンサシステム ,  ロバスト ,  融合 ,  予測器