文献

J-GLOBAL ID：202102281062050403   整理番号：21A0576179

単一点位置決めの品質を強化するためのロバスト拡張Kalmanフィルタと長期短期メモリ組合せ【JST・京大機械翻訳】

Robust-Extended Kalman Filter and Long Short-Term Memory Combination to Enhance the Quality of Single Point Positioning

著者 (6件)： Tan Truong-Ngoc (Lab-STICC CNRS UMR 6285, ENSTA Bretagne, 2 Rue Francois Verny, 29806 Brest CEDEX 9, France) ,  Khenchaf Ali (Lab-STICC CNRS UMR 6285, ENSTA Bretagne, 2 Rue Francois Verny, 29806 Brest CEDEX 9, France) ,  Comblet Fabrice (Lab-STICC CNRS UMR 6285, ENSTA Bretagne, 2 Rue Francois Verny, 29806 Brest CEDEX 9, France) ,  Franck Pierre (Safran Electronics & Defense, 21 Avenue du Gros Chene, 95610 Eragny sur Oise, France) ,  Champeyroux Jean-Marc (Safran Electronics & Defense, 21 Avenue du Gros Chene, 95610 Eragny sur Oise, France) ,  Reichert Olivier (Safran Electronics & Defense, 21 Avenue du Gros Chene, 95610 Eragny sur Oise, France)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 12  ページ： 4335  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  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： 近年,マルチコンステレーションとマルチ周波数はGNSSアプリケーションにおける位置決め精度を改善し,新しい領域とサービスへの応用の範囲を大きく拡大した。しかし,多重信号の使用は,位置精度に負に影響する貧弱な品質信号を含むので,利点と短所を示す。本研究の目的は,マルチGNSSデータ融合を用いて単一点位置決め(SPP)精度を改善することである。異常値を除くためのロバスト拡張Kalmanフィルタ(ロバストEKFと呼ぶ)の使用を提案した。本研究で使用したロバストEKFは,拡張Kalmanフィルタを反復的再重みづけ最小二乗法(IRWLS)と受信者自律性積分モニタリング(RAIM)と組み合わせた。IRWLSにおける重み行列は,高い破壊点を有するより効率的な統計的データ解析のためのロバスト統計手法であるMM推定法によって定義される。RAIMアルゴリズムを用いてユーザの保護ゾーンの精度をチェックした。ABMF基地局からのGPS,GalileoおよびGLONASSデータのロバスト組合せとともにロバストEKF法を適用し,非ロバストデータ組合せと比較して約84%の位置精度を大幅に改善した。ABMFステーションは,GuadloupeのMto-Franceによって管理されたGNSS受信ステーションである。その後,ABMFは,このステーションを設計するのに使用されるアクロニムを参照する。ロバストEKFは位置精度の改善を示すが,その出力は推定が困難な誤差を含む。したがって,ロバストEKFによって生成される誤差を決定できるアルゴリズムが必要である。この目的のために,長い短期メモリ(LSTM)法を適応深学習ベースアプローチとして提案した。本論文では,LSTMを雑音除去フィルタとして考慮し,新しい方法を,rEKF-LSTMを示すロバストEKFとLSTMのハイブリッド組合せとして提案した。位置精度は,ABMF基地局からのデータの非ロバスト組合せと比較して,約95%大きく改善した。rEKF-LSTM法を評価するために,他の基地局からのデータを試験した。フランスにおける3つの他の基地局AJAC,GRACおよびLMMFからのデータの非ロバスト組合せと比較して,位置精度は,rEKF-LSTMを用いて,それぞれ約87%,77%および93%増加した。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 ,  *記憶装置 ,  学習 ,  受信 ,  基地局 ,  応用プログラム ,  異常値 ,  GPS ,  *ロバスト性 ,  データ融合 ,  信号点配置 ,  GNSS
準シソーラス用語： *拡張Kalmanフィルタ ,  GLONASS ,  位置精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： GNSS ,  データ融合 ,  MM推定 ,  IRWLS ,  ロバストなEKF ,  LSTM ,  rEKF-LSTM

分類 (5件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  電装品  (QG03070C) ,  フィルタ一般  (NC04021I) ,  都市交通  (TA01020W)

引用文献 (33件)：

• Zhang, X.; Huang, Z.; Li, R. RAIM analysis in the position domain. In Proceedings of the IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium, Indian Wells, CA, USA, 4-6 May 2010; pp. 53-59.
• Hewitson, S.; Lee, H.K.; Wang, J. Localizability analysis for GPS/Galileo receiver autonomous integrity monitoring. J. Navig. 2004, 57, 245-259.
• Blanch, J.; Ene, A.; Walter, T.; Enge, P. An optimized multiple hypothesis RAIM algorithm for vertical guidance. In Proceedings of the 20th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, Fort Worth, TX, USA, 25-28 September 2007; Volume 3, pp. 2924-2933.
• Tay, S.; Marais, J. Weighting models for GPS Pseudorange observations for land transportation in urban canyons. In Proceedings of the 6th European Workshop on GNSS Signals and Signal Processing, Munich, Germany, 5-6 December 2013.
• Rahemi, N.; Mosavi, M.R.; Abedi, A.A.; Mirzakuchaki, S. Accurate Solution of Navigation Equations in GPS Receivers for Very High Velocities Using Pseudorange Measurements. Adv. Aerosp. Eng. 2014, 2014, 435891.

タイトルに関連する用語 (6件)： 強化 ,  ロバスト ,  拡張Kalmanフィルタ ,  長期 ,  短期 ,  組合せ