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J-GLOBAL ID：202202240373541765   整理番号：22A0287817

重いテール雑音を持つマルチレートマルチセンサシステムのための逐次融合と信頼できない測定【JST・京大機械翻訳】

Sequential Fusion for Multirate Multisensor Systems With Heavy-Tailed Noises and Unreliable Measurements

著者 (4件)： Yan Liping (Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Di Chenying (Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wu Q. M. Jonathan (Department of Electrical Computer Engineering, University of Windsor, Windsor, Canada) ,  Xia Yuanqing (Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 1  ページ： 523-532  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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： 重尾雑音と信頼できない測定によるマルチレートマルチセンサ動的システムのための逐次融合推定は,動的システム制御における重要な問題である。本研究では,逐次融合アルゴリズムとStudentのt分布および近似tフィルタに基づく検出技術を提案した。提案したアルゴリズムの性能を解析し,GaussKalmanフィルタベースの逐次融合と検出技術のないtフィルタベースの逐次融合と比較した。理論解析と網羅的実験解析は,提案アルゴリズムが信頼できない測定に対して効果的でロバストであることを示した。tフィルタベースの逐次融合アルゴリズムは,古典的GaussKalmanフィルタベースの最適逐次融合アルゴリズムの一般化であることを示した。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 ,  *雑音 ,  フィルタ ,  動的系 ,  近似法 ,  検出法 ,  t分布 ,  融合 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *マルチレート ,  理論解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信頼性  (KB04040H) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： テール ,  雑音 ,  逐次 ,  融合 ,  信頼