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J-GLOBAL ID：202202281142733834   整理番号：22A0780127

INS/重力マッチング受動統合ナビゲーションシステムのためのロバストな二段階フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Robust Two-Stage Filtering for INS/Gravity Matching Passive Integrated Navigation Systems

著者 (5件)： Luo Kaixin (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Cai Shaokun (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Yu Ruihang (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Cao Juliang (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Guo Yan (College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 4  ページ： 3370-3381  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： 水中車両の探査範囲の拡大と,それらの安全性要求の改善によって,受動条件下での統合ナビゲーションは,ナビゲーションの分野において最新の話題になった。地球の重力場の安定性と検出性のため,慣性航法システム(INSs)の外部補正のためのマッチング結果の利用は有効である。実用的ナビゲーション応用のために,慣性重力整合統合ナビゲーションアルゴリズムを,リアルタイム適応性,多様な出力情報能力,および反干渉能力のために設計しなければならない。本論文において,INS/重力マッチング(INS-GM)統合ナビゲーションアルゴリズムを改良して,リアルタイムで重力場の情報を抽出して,ナビゲーション結果を修正して,ロバスト統合アルゴリズムを提案した。2階層フィルタリングを通して,キャリア位置と統合ナビゲーションシステムの重力場の補正を得た。重力マッチングの第一階層フィルタリングノイズ特性に従って,複合環境に対するアルゴリズムのロバスト性を,第2階層フィルタリングによって改善した。海洋実験データ処理結果は,アルゴリズムが初期誤差のある程度の度合を効果的に処理することができ,205mの統合航法精度が良好な実験環境で達成されることを示した。厳しい試験条件の場合,ロバスト統合ナビゲーションアルゴリズムの精度は,通常のナビゲーションアルゴリズムのものより72%高く,それは強いアンチジャミング能力を持ち,それは海洋慣性重力整合統合ナビゲーションタスクの要求を満たすことができる。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 ,  干渉 ,  *重力 ,  重力場 ,  システム ,  慣性 ,  *航法 ,  *航法装置 ,  地球 ,  *フィルタリング ,  精度 ,  海洋 ,  雑音特性 ,  データ処理 ,  *ロバスト性

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (7件)： INS ,  重力 ,  マッチング ,  統合ナビゲーション ,  ロバスト ,  段階 ,  フィルタリング