文献

J-GLOBAL ID：202202265858096875   整理番号：22A0397189

水中二重センサ重力計の融合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Fusion Algorithm of Underwater Dual-Sensor Gravimeter

著者 (4件)： Zhuoyang Zou (College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Bin Wu (College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Tiantian Huang (College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Kaichen Song (College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 1  ページ： 461-471  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： ストラップダウン重力計が水中重力場を測定するとき,熱効果によって引き起こされる慣性センサのドリフトは,性能を低下させる。この問題を解決するために,水中重力測定用の二重センサシステムを用いた。それは静電懸濁加速度計(高ドリフトだが高分解能)と回転変調慣性測定ユニット(低ドリフトだが低解像度)を備えている。二重センサ重力計に対して,データ処理アルゴリズムの新しい構造を提案した。このKalmanフィルタベースのアルゴリズムは,低ドリフトと正確な重力値を得るために,2種類のセンサの利点を結合した。データ融合アルゴリズムはドリフト推定ステップとMarkov予測ステップを含んでいる。詳細な構造と重要課題についても述べた。さらに,アルゴリズムの性能をシミュレーションと実世界実験によって分析する。実世界実験の結果は,静的条件における重力測定の精度が0.72mGalに達し,動的精度が約1.96mGalに達することを示した。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 ,  *重力 ,  重力場 ,  *重力計 ,  熱影響 ,  ドリフト ,  重力測定 ,  データ処理 ,  Kalmanフィルタ ,  センサ ,  高分解能 ,  データ融合
準シソーラス用語： 慣性センサ ,  低分解能 ,  センサシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 水中 ,  重力計 ,  融合 ,  アルゴリズム