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J-GLOBAL ID：202202236864931286   整理番号：22A0456635

ロバスト粒子フィルタによる革新的および付加的異常値ロバストKalmanフィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Innovative and Additive Outlier Robust Kalman Filtering With a Robust Particle Filter

著者 (3件)： Fisch Alexander T. M. (Department of Mathematics and Statistics, Lancaster University, Lancaster, Lancashire, U.K.) ,  Eckley Idris A. (Department of Mathematics and Statistics, Lancaster University, Lancaster, Lancashire, U.K.) ,  Fearnhead Paul (Department of Mathematics and Statistics, Lancaster University, Lancaster, Lancashire, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 47-56  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 本論文では,革新的および付加的異常値の両方に対してロバストである粒子混合カルマンフィルタであるCE-BASSを提案し,隠れ状態の分布におけるマルチモダリティを完全に捉えることができる。さらに,粒子サンプリングアプローチは過去の状態を再サンプリングし,CE-BASSは,傾向変化のような観測で直ちに見えない革新的異常値を扱うことができる。フィルタは,粒子に対する最適提案分布に対する新しい正確な近似を導出するので,計算的に効率的である。提案アルゴリズムは既存の手法と良く比較され,機械温度とサーバデータの両方に適用されることを示した。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 ,  フィルタ ,  *Kalmanフィルタ ,  *異常値 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *粒子フィルタ ,  リサンプリング ,  マルチモダリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  粒子フィルタ ,  異常値 ,  Kalmanフィルタ