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J-GLOBAL ID：202002266773086521   整理番号：20A2616000

船舶SINS/GNSS統合システムのCubature-H_i/H→∞-故障検出とロバストH無限大Kalmanフィルタの枠組み【JST・京大機械翻訳】

A Framework of Cubature-H_i/H_∞ -Fault Detection and Robust H-Infinity Kalman Filter of Ship SINS/GNSS Integrated System

著者 (3件)： Guo Muzhuang (School of Marine Electrical Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Guo Chen (School of Marine Electrical Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Zhang Chuang (School of Navigation, Dalian Maritime University, Dalian, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 196963-196974  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,ストラップダウン慣性航法システムおよびグローバルナビゲーション衛星システム(SINS/GNSS)統合ナビゲーションシステムに対するロバスト故障検出および正確な状態推定の両方を考慮する問題を,統一フレームワーク内の船舶に対して扱った。プロセス外乱と測定雑音がl_2ノルム有界であるという仮定の下で,外乱に対する感度とロバスト性の両方を考慮した立方H_i/H_∞故障検出フィルタ(FDF)を提案し,ポストフィルタとオブザーバ利得の故障を検出した。しかしながら,上記のアルゴリズムの推定状態値は,理論的には最適でない解である。この限界を解決するため,測定残差とスケーリング因子に基づく適応アルゴリズムを提案し,提案した立方H_i/H_∞FDFにおける状態推定の精度を改善した。故障が極端に大きいときの安定性を保証するために,このフレームワークはロバストH無限大形Kalmanフィルタを使用する。最後に,異なるケースに対する閾値選択を考慮して,提案した方法の有効性を実証するために,シミュレーションを実行した。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： アルゴリズム ,  フィルタ ,  *船舶 ,  状態推定 ,  残差 ,  *故障検出 ,  利得 ,  *Kalmanフィルタ ,  ストラップダウン慣性航法 ,  *ロバスト性 ,  ノルム ,  *GNSS
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  有界 ,  測定ノイズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  数値計算  (JE02000J) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 船舶 ,  GNSS ,  統合システム ,  故障検出 ,  ロバスト ,  H無限大 ,  Kalmanフィルタ ,  枠組み