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J-GLOBAL ID：202202212611744062   整理番号：22A0779103

水中重力マッチングナビゲーションのための計算効率の良い異常値ロバスト曲率Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

A Computationally Efficient Outlier-Robust Cubature Kalman Filter for Underwater Gravity Matching Navigation

著者 (5件)： Wang Zhao (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Huang Yulong (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Wang Maosong (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Wu Jin (Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong) ,  Zhang Yonggang (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.8500418.1-18  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 重力支援ナビゲーションは,水中車両のナビゲーションのための重要技術の1つである。曲率Kalmanフィルタ(CKF)ベースのマッチングアルゴリズムは,従来のSandia慣性地形支援ナビゲーション法の位置決め精度を改善する。しかし,重力センサは,複雑で変更可能な水中環境による異常値干渉に悩まされ,それは,CKFベースのマッチングアルゴリズムの性能を著しく劣化させる。この問題に取り組むために,本論文では,異常値汚染測定による水中重力支援ナビゲーションシステムに対して,新しい計算効率の良い異常値ロバストCKFベースマッチングアルゴリズムを提案した。収束解析と安定性議論を,提案したアルゴリズムの有効性を示すために与えて,計算複雑度に関する議論は,提案したアルゴリズムの良好なリアルタイム性能を説明した。シミュレーションと実験結果は,既存の最先端のマッチングアルゴリズムと比較して,提案したマッチングアルゴリズムの利点を実証した。Copyright 2022 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 ,  干渉 ,  *重力 ,  航法装置 ,  曲率 ,  計算量 ,  *Kalmanフィルタ ,  センサ ,  *異常値 ,  有効性 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *計算効率 ,  力センサ ,  実時間 ,  位置決め精度 ,  収束解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (9件)： 水中 ,  重力 ,  マッチング ,  ナビゲーション ,  計算効率 ,  異常値 ,  ロバスト ,  曲率 ,  Kalmanフィルタ