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J-GLOBAL ID：202102239145611535   整理番号：21A0229720

ロバストなKalmanフィルタリングに基づくUWB屋内逆位置決めの応用研究【JST・京大機械翻訳】

Application Research of UWB Indoor Reverse Positioning Based on Robust Kalman Filtering

著者 (4件)： Zhu Qichao (East China Normal University,Engineering Center of SHMEC for Space Information and GNSS,Shanghai,China) ,  Yu Chao (East China Normal University,Engineering Center of SHMEC for Space Information and GNSS,Shanghai,China) ,  Gu Henghao (East China Normal University,Engineering Center of SHMEC for Space Information and GNSS,Shanghai,China) ,  Li Zuokun (East China Normal University,Engineering Center of SHMEC for Space Information and GNSS,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCT  ページ： 571-577  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： 障害物の存在によって生じる非視線(NLOS)観測誤差と異常値は,超広帯域(UWB)屋内動的位置決めにおける挑戦である。この問題を解決するために,屋内逆位置決めに基づく動的ロバストKalmanフィルタリングモデルを研究した。モデルは位置決め観測を得るために制約された高さ成分に基づく改良Chan-Taylor(I-C-T)アルゴリズムを使用する。観測における全体の誤差のために,カイ二乗増加に基づく検出アルゴリズムを導入した。ロバスト因子の共分散行列を調整することによって,総誤差の影響を減少できた。実験結果は,x方向におけるカイ二乗増加(CI-RKF)に基づくロバストKalmanフィルタリングアルゴリズムの位置決め精度が18.5cmであり,それは従来のロバストKalmanフィルタリング(C-RKF)アルゴリズム,Kalmanフィルタリング(KF)アルゴリズムおよびI-C-Tアルゴリズムのものよりそれぞれ23.7%,26.4%および38.0%高いことを示した。y方向における位置決め精度は11.2cmであり,それはC-RKFアルゴリズム,KFアルゴリズムおよびI-C-Tアルゴリズムのものよりそれぞれ39.2%,42.8%および44.6%高かった。結果は,屋内位置決めの信頼性と精度の改善を実証し,高精度で将来の動的位置決めの道を開いた。Copyright 2021 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 ,  信頼性 ,  位置決め ,  *Kalmanフィルタ ,  ダイナミックポジショニング ,  異常値 ,  広帯域 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  高精度 ,  位置決め精度 ,  観測誤差 ,  検出アルゴリズム ,  屋内位置決め , 【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 (6件)： ロバスト ,  Kalmanフィルタ ,  UWB ,  屋内 ,  応用 ,  研究