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J-GLOBAL ID：202102264800266837   整理番号：21A0108619

OEARアルゴリズムに基づくKalmanフィルタ位置確認アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Kalman Filter Localization Algorithm Based on OEAR Optimization

著者 (4件)： Wang Lijuan (華北水利水電大学電力学院,河南鄭州450000) ,  Ma Gang (華北水利水電大学電力学院,河南鄭州450000) ,  Zhang Dong (華北水利水電大学電力学院,河南鄭州450000) ,  Lv Tu (華北水利水電大学電力学院,河南鄭州450000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 37  号： 9  ページ： 235-238,332  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタ(Kalmanフィルタ)アルゴリズムは,事前推定と事後推定の2つのプロセスに分けられ,事後推定における観測値の精度はKalmanフィルタ位置決めアルゴリズムの位置決め精度を制限した。伝統的平均フィルタは,その複雑性がより小さいので,コストは広く使用されるが,しかし,装置因子,人的要因,および環境要因は,アルゴリズム結果に大きく影響する。上記の問題のために,距離誤差異常値除去アルゴリズムに基づくKalmanフィルタ位置確認アルゴリズムを提案して,観測値入力値誤差を減少することによって,最終的アルゴリズムの位置決め精度を改善した。Matlabソフトウェアを用いて,20のランダム経路をシミュレーションし,シミュレーション結果は,改良アルゴリズムが0.5m-1mの精度向上を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  フィルタ ,  計算機シミュレーション ,  ヒューマンファクタ ,  位置決め ,  ソフトウェア ,  *Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 環境要因 ,  MATLAB ,  複雑性 ,  位置決め精度 ,  高精度化 ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  Kalmanフィルタ ,  位置確認