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J-GLOBAL ID：201702225213341890   整理番号：17A0181674

マルチセンサ情報融合立体求積法Kalman粒子フィルタ【Powered by NICT】

Multi-sensor Information Fusion Cubature Kalman Particle Filter

著者 (3件)： Huang Jinwang ,  Li Guangming ,  Yuan Huaqiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 410-413  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： 分散パラメータ推定は,無線センサネットワークにおけるより実用的であり,発生するより少ない通信オーバーヘッドを持ち,大規模センサネットワークにおいてロバストである。非線形および非Gaussシステムの状態推定問題を解決するために,分散立体求積法Kalman粒子フィルタ,粒子フィルタの重要性提案分布を生成するための立体求積法Kalmanフィルタを用いたを提案し,粒子劣化問題を解決し,推定精度を向上させることができる。システムは重み付き線形結合による推定を融合,重み係数を線形最小分散基準によって得られた。シミュレーションアルゴリズムは,単一センササブシステムよりも推定の精度を改善することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パラメータ推定 ,  ロバスト性 ,  状態推定 ,  Kalmanフィルタ ,  線形性 ,  *センサネットワーク ,  線形結合 ,  推定精度 ,  無線センサネットワーク ,  *求積法 ,  *マルチセンサ ,  *粒子フィルタ
準シソーラス用語： 重み係数 ,  通信オーバーヘッド ,  *情報フュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチセンサ ,  情報融合 ,  立体 ,  求積法 ,  粒子フィルタ