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J-GLOBAL ID：202202264900480431   整理番号：22A0980679

更新Bias補正による非同期マルチセンサデータ融合【JST・京大機械翻訳】

Asynchronous Multi-sensor Data Fusion with Updating Bias Correction

著者 (10件)： Han Ping (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Han Ping (Tianjin Key Laboratory, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Ni Zhibo (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Ni Zhibo (Tianjin Key Laboratory, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Wang Wanwei (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Wang Wanwei (Tianjin Key Laboratory, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Lu Xiaoguang (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Lu Xiaoguang (Tianjin Key Laboratory, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Zhang Zhe (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Zhang Zhe (Tianjin Key Laboratory, Civil Aviation University of China, Tianjin, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 854  ページ： 545-553  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチセンサデータ融合は,単一センサからのものより,目標のより信頼できて正確な推定を提供できる。しかし,マルチセンサ融合の性能は,特に非同期シナリオにおいて,更新間隔によって大いに影響を受ける。非同期マルチセンサデータ融合のための更新バイアスを修正する方法を提案した。更新間隔のための線形再サンプリングを各個々の監視源のために時間領域に適用して,次に,単一源からのターゲットの状態推定をKalmanフィルタリングによって与えた。次に,各ターゲットの融合状態推定を,システム誤差共分散の最適最小条件の下で得ることができた。シミュレーション結果は,提案方法が非同期マルチセンサデータ融合問題のための実現可能性と有効性であることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  システム ,  状態推定 ,  共分散 ,  線形性 ,  Kalmanフィルタ ,  バイアス ,  センサ ,  更新 ,  *融合 ,  有効性 ,  *データ融合
準シソーラス用語： リサンプリング ,  誤差共分散 ,  時間領域 ,  *マルチセンサデータ融合 ,  マルチセンサフュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチセンサデータ融合 ,  可変更新間隔 ,  ADS-B ,  Beidou RDS

分類 (4件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  数値計算  (JE02000J) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 更新 ,  非同期 ,  マルチセンサデータ融合