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六次元運動モデルを使用した速度推定用NP法

机译:使用六维运动模型进行速度估计的NP方法

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摘要

等速直線運動モデルを使用した追尾法の代表的な従来の評価指標は,等加速度運動目標に対する定常位置追従誤差(位置の定常加速度偏差)と,等速直線運動員標に対する定常位置追尾誤差の分散である.ここで,位置の定常加速度偏差は,速度のゲイン行列に反比例する.ところで,例えば航空機の衝突予測には,航空機の数分後の予測位置が必要で,速度の推定性能が重要である.本論文では,位置の定常加速度偏差が一定(速度のゲイン行列が一定と等価)として,現時亥はりれサンプリング後の目標予測位置の誤差共分散行列の跡和を最小にする位置のゲイン行列を導出する.また,掟案法より,新たなα-βフィルタを導出する.更に,本提案のα-βフィルタの速度算出性能を評価する.評価は,速度の定常加速度偏差が一定との条件のもとでの,等速直線運動目標に対する定常速度推定誤差の分散で行った.この結果,本捷案において,れが大きいほど,性能がよいことが分かった.また,定常カルマンフィルタから導出したα-βフィルタであるⅣフィルタ及びRAフィルタより,本提案は,れが0の場合でも性能がよいことが分かった.
机译:使用恒定速度线性运动模型的跟踪方法的典型常规评估指标是相对于恒定加速度运动目标的稳定位置跟踪误差(位置的恒定加速度偏差)和相对于恒定速度线性运动目标的稳定位置跟踪误差的方差。是的。在此,位置的稳态加速度偏差与速度增益矩阵成反比。顺便提及,例如,在预测飞机碰撞时,需要几分钟后的飞机估计位置,并且速度估计性能很重要。在本文中,假设稳态加速度偏差是恒定的(等效于恒定速度增益矩阵),则在当前边缘采样之后将目标预测位置的误差协方差矩阵的轨迹和最小化的位置的增益矩阵派生。另外,从法律定律衍生出新的α-β滤波器。此外,我们评估了所提出的α-β滤波器的速度计算性能。通过在稳态加速度偏差恒定的条件下针对等速线性运动目标的稳态速度估计误差的方差来进行评估。结果,发现偏差越大,该提议中的性能越好。另外,发现即使当与作为从静态卡尔曼滤波器派生的α-β滤波器的IV滤波器和RA滤波器的偏差为0时,该提议的性能也是良好的。

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