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J-GLOBAL ID:202202226311146324   整理番号:22A1164693

非線形非Gauss型Gaussおよび7次体積Kalmanフィルタアルゴリズムとそのモデリング応用【JST・京大機械翻訳】

Non-Linear Non-Gaussian Gaussian and Seventh-Order Volume Kalman Filter Algorithm and Its Modeling Application
著者 (1件):
資料名:
巻: 2022  号: ICCMC  ページ: 569-572  発行年: 2022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)
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本論文では,非線形非Gauss状態空間モデルのGauss和再帰的アルゴリズムを,Gauss和の形でモデルの状態雑音と観測雑音を表現することによって導出した。このアルゴリズムは,非Gauss事後確率密度を近似するためにGauss和の形式を使用し,サブフィルタとしてSCKFを用いて,非線形非Gaussフィルタリングの問題を効果的に解決するために,各Gauss成分の時間と測定を更新した。シミュレーション結果はアルゴリズムの有効性と正当性を検証した。精度を確保する一方で,EKSFとGHSFは計算量を大幅に削減する。シミュレーション時間は,GSPFのそれぞれ約6.5%と6.7%であった。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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