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J-GLOBAL ID：202202278528098993   整理番号：22A0652981

距離依存センサモデルによる推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation With Range Depended Sensor Model

著者 (5件)： Stepanyan Vahram (KBR Wyle) ,  Lombaerts Thomas (KBR Wyle) ,  Dolph Chester (NASA Langley Research Center) ,  Cramer Nick B. (NASA Ames Research Center) ,  Ippolito Corey A. (NASA Ames Research Center)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 0494  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,相対範囲が増加するにつれて,センサ読取劣化を考慮したターゲット追跡精度の改善に焦点を当てた。この手法は,範囲測定誤差が実際の範囲に依存するという仮定に基づいている。特に,実際の範囲項とゼロ平均,Gauss分布,および無相関過程に比例するように測定誤差をモデル化した。一定の速度モデルでターゲットを追跡するための2つのアプローチを示した。第一の手法は,拡張Kalmanフィルタ(EKF)フレームワークを用いて,各時間ステップで予測状態に関する観測モデルに関する線形化によるターゲット状態と未知比例係数を推定した。第2のものは,未知の定数項状態によってスケールされたターゲットを推算するために測定変換法を用いて,それは不偏であることを示した。この変換結果は線形状態と観測モデルをもたらし,従って標準Kalmanフィルタを適用できる。実際のターゲット状態を,未知のスケール因子の推定によるバックスケーリングの適用によって計算する。デスクトップシミュレーションにおけるアプローチを評価した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *ターゲット ,  正規分布 ,  測定誤差 ,  追跡 ,  精度 ,  モデリング ,  線形性 ,  モデル ,  Kalmanフィルタ ,  センサ ,  スケール因子
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  速度モデル ,  線形化 ,  ターゲット追跡 ,  時間ステップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  推定