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J-GLOBAL ID：202202239200392399   整理番号：22A0152893

ロバストな自己共分散最小二乗雑音共分散推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Robust autocovariance least-squares noise covariance estimation algorithm

著者 (6件)： Li Wei (College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China) ,  Lin Xu (College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China) ,  Li Shaoda (College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China) ,  Ye Jiang (College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China) ,  Yao Chaolong (College of Natural Resources and Environment, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Chen Changxin (College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタ(KF)は,最適推定の分野での主要なアルゴリズムである。KFは,関数モデルとランダムモデルが知られている前提の下でのみ最適推定を実現できる。多くの実際的応用において,ランダムモデルは,しばしば未知であり,未知または偏ったランダムモデルは,フィルタリングを最適にする。そのうえ,総エラーは,技術革新を異常に見えて,技術革新統計を異常にする。異常な技術革新統計は,推定ノイズ共分散情報の偏差につながるであろう。したがって,総誤差があるとき,ランダムモデルの正しい推定を確実にする方法は,現在のランダムモデル推定法によって直面する主要な問題である。この問題を解決するために,ロバスト自動共分散最小二乗雑音共分散推定アルゴリズム(RALS)を提案した。新しい方法において,著者らは最初に,カイ二乗検定に基づくロバストKalmanフィルタリング法(RKF)を導入して,次の時代状態推定に及ぼす異常技術革新の影響を抵抗した。次に,相関ロバスト性方法の基本的アイデアに基づいて,著者らは,正確なポストテスト技術革新統計を得るために,異常技術革新統計を修復するために,技術革新シーケンス間の相関を考慮して,相関ロバスト技術革新機能シーケンスモデルを構築した。続いて,2種類の雑音共分散情報間の結合効果を除去するために自己共分散最小二乗法を用いて,2種類の雑音共分散情報を正確に推定した。最後に,先験的ランダムモデル偏差の影響を除くための反復戦略を採用し,異常革新と事前確率モデル偏差で結合した総誤差の分離を実現した。2つの実験結果は,KF,RKF,およびALS方式と比較して,新しい方法にはより高い雑音共分散推定精度とフィルタリング精度があることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *最小二乗法 ,  *雑音 ,  騒音 ,  χ2乗検定 ,  状態推定 ,  フィルタリング ,  *共分散 ,  事前確率 ,  Kalmanフィルタ ,  自己相関 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *推定アルゴリズム ,  最適推定 ,  *共分散推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kalman ,  自己共分散最小二乗 ,  騒音推定 ,  ロバスト性 ,  カイ二乗

分類 (5件)： 環境問題  (SA01020V) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  掘削機械  (QE03030E) ,  船舶性能  (QJ02010Q) ,  大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  自己共分散 ,  最小二乗 ,  雑音 ,  共分散推定 ,  アルゴリズム