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J-GLOBAL ID：202102215349426723   整理番号：21A2571421

重いテール雑音を持つ非線形マルチセンサシステムのための適応フィルタ【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive Filter for Nonlinear Multi-Sensor Systems with Heavy-Tailed Noise

著者 (7件)： Dong Xiangxiang (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Dong Xiangxiang (Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240, China) ,  Dong Xiangxiang (Key Laboratory of Marine Intelligent Equipment and System of Ministry of Education, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Chisci Luigi (Department of Information Engineering, Universita di Firenze, 50139 Firenze, Italy) ,  Cai Yunze (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Cai Yunze (Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240, China) ,  Cai Yunze (Key Laboratory of Marine Intelligent Equipment and System of Ministry of Education, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 23  ページ： 6757  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重尾測定ノイズを有する非線形システムのための状態推定と情報融合を目指して,変分BayesStudents t-ベースの立方情報フィルタ(VBST-CIF)を設計した。さらに,マルチセンサ変分BayesStudents tベースの立方情報フィードバック融合(VBST-CIFF)アルゴリズムも導いた。提案したVBST-CIFにおいて,球面-放射状立方(SRC)規則を,状態およびスケール行列,自由度(DOF)パラメータ,および重尾雑音を有する非線形システムにおける補助パラメータの同時推定のために,変分Bayes(VB)法に埋め込んだ。設計したVBST-CIFはマルチセンサ融合を容易にし,マルチセンサ情報フィードバック融合に基づくVBST-CIFFアルゴリズムを導くことができる。提案アルゴリズムの性能を目標追跡シナリオで評価した。シミュレーション結果は,提案したVBST-CIF/VBST-CIFFが,従来の立体情報フィルタ(CIF)と立方情報フィードバック融合(CIFF)アルゴリズムより優れていることを証明した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  非線形系 ,  変分法 ,  状態推定 ,  情報帰還 ,  球面 ,  自由度 ,  *適応フィルタ
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  ターゲット追跡 ,  同時推定 ,  マルチセンサシステム ,  測定ノイズ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 非線形マルチセンサシステム ,  ヘビーテール雑音 ,  学生のt分布 ,  球面-放射キュベートルール ,  情報融合

分類 (5件)： 磁気の計測法・機器  (AD07060U) ,  薬物の分析  (GV01040Q) ,  写真機とその付属品  (QF05030V) ,  設備管理  (KB02020X) ,  計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O)

引用文献 (43件)：

• Kalman, R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems. Trans. ASME J. Basic Eng. 1960, 82, 34-45.
• Tsyganova, J.V.; Kulikova, M.V. SVD-based Kalman filter derivative computation. IEEE Trans. Autom. Control 2017, 62, 4869-4875.
• Lu, X.; Wang, L.; Wang, H.; Wang, X. Kalman filtering for delayed singular systems with multiplicative noise. IEEE/CAA J. Autom. Sin. 2016, 3, 51-58.
• Elliott, R.J. Filtering with uncertain noise. IEEE Trans. Autom. Control 2017, 62, 876-881.
• Nurminen, H.; Ardeshiri, T.; Piché, R.; Gustafsson, F. Robust inference for state-space models with skewed measurement noise. IEEE Signal Process. Lett. 2015, 22, 1898-1902.

タイトルに関連する用語 (5件)： テール ,  雑音 ,  非線形 ,  マルチセンサシステム ,  適応フィルタ