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J-GLOBAL ID：202002279540103287   整理番号：20A0828431

革新ベースの異常値診断による最適化Kalmanフィルタ手法【JST・京大機械翻訳】

Optimized Kalman Filter Approach with Innovation-based Outlier Diagnosis

著者 (4件)： Ge Baoshuang (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,China,100083) ,  Zhang Hai (Beihang University,Science and Technology on Aircraft Control Laboratory,Beijing,China,100083) ,  Sheng Wei (Beihang University,School of Instrumental Science and Optical Electronics Engineering,Beijing,China,100083) ,  Chen Jieling (Beihang University,School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing,China,100083)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： GNCC  ページ： 1-5  発行年： 2018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： 工学応用における時間と異常値から変化する測定雑音の統計的性質のために,標準Kalmanフィルタは振動または発散さえする。この問題を解決するために,新しい最適方法を提案した。測定共分散は,より多くの電流情報を含む事前共分散による最終段階における事後共分散の置換により,時間的により正確に推定される。異常値を同時に抑制し,事後共分散を調整できる新しい3セグメント関数を示した。実験結果は,提案方法が一般的ロバスト適応フィルタより優れていることを示した。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： *異常値 ,  *Kalmanフィルタ ,  共分散 ,  *最適化 ,  ロバスト性 ,  適応フィルタ ,  電流
準シソーラス用語： 統計的性質 ,  測定ノイズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 異常値 ,  診断 ,  最適化 ,  Kalmanフィルタ ,  手法