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J-GLOBAL ID：202202285202500333   整理番号：22A0397192

SINS/GPS統合ナビゲーションシステムに適用した変分Bayesベースロバスト曲率Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Variational Bayesian-Based Robust Cubature Kalman Filter With Application on SINS/GPS Integrated Navigation System

著者 (5件)： Liu Xuhang (Shaanxi Province Key Laboratory of Flight Control and Simulation Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Liu Xiaoxiong (Shaanxi Province Key Laboratory of Flight Control and Simulation Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Yang Yue (Shaanxi Province Key Laboratory of Flight Control and Simulation Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Guo Yicong (Shaanxi Province Key Laboratory of Flight Control and Simulation Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhang Weiguo (Shaanxi Province Key Laboratory of Flight Control and Simulation Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 1  ページ： 489-500  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： 本論文では,未知の測定ノイズ共分散と測定異常値を有する非線形フィルタリング問題に対処することに焦点を当て,それはストラップダウン慣性航法システム/グローバル位置決めシステム統合ナビゲーションシステムにおける応用において遭遇するかもしれない。適応Kalmanフィルタのような既存の方法は,統合ナビゲーションシステムにおいて広く使われるが,それらの推定精度は貧弱であり,本論文は,測定ノイズが未知であるが,測定異常値の存在においてロバスト性を維持するだけではなく,最初に,測定ノイズの推定に,変分Bayes法を適用し,次に,変分Bayes法を,測定ノイズの推定に適用し,次に,最大相関エントロピー基準を導入し,最小平均二乗誤差判定基準を,提案し,そしてそれは,フィルタのロバスト性能を改善した。数値シミュレーションは,提案したフィルタが推定精度とロバスト性の両方において既存のフィルタより優れていて,提案したフィルタの有効性を統合ナビゲーションシステムに関して検証した。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： エントロピー ,  フィルタ ,  *変分法 ,  曲率 ,  共分散 ,  *Kalmanフィルタ ,  異常値 ,  ストラップダウン慣性航法 ,  *GPS ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  推定精度 ,  最小平均二乗誤差 ,  適応Kalmanフィルタ ,  非線形フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPS ,  統合ナビゲーション ,  変分 ,  ロバスト ,  曲率 ,  Kalmanフィルタ