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船位の高精度推定(第一報):GPSのみを用いる場合

机译:高精度估算船位(第一份报告):仅当使用GPS时

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摘要

1.緒言近年,海事科学の分野においては,コーストラッキング制御などのような船舶の高度な制御を実現するための研究が精力的に実施されている.このような研究において最も重要な役割を果たすのが船舶の位置すなわち船位の高精度推定である1).%In this paper, a new technique for an estimation of a ship's position is introduced. In the past, an estimation method of a ship's position by using Kalman Filter (KF) has been already proposed. However, when an observed position signal with GPS has a large noise component, the accuracy of the estimated position by using KF is wrong because the probability density function of the observation noise does not satisfy the assumption of Gaussian sequence. In order to solve this problem, we introduce sequential data assimilation by using Monte Carlo Filter (MCF). Moreover, in this study, we assume Cauchy distribution as the probability density function of the observation noise. The verification of the proposed procedure is carried out by numerical experiments and onboard experiments. From the comparison of the proposed procedure and the procedure by using KF, it is confirmed that the proposed procedure can remove the influence of the large noise component.
机译:1。引言近年来,在海洋科学领域中,已经进行了用于实现船舶的高级控制的研究,例如,航向跟踪控制。在此类研究中,最重要的作用是对船舶位置或船舶位置的高度准确的估算1)。本文介绍了一种用于估计船舶位置的新技术,过去已经提出了使用卡尔曼滤波(KF)进行船舶位置估计的方法,但是当使用GPS观测位置信号时由于噪声分量较大,由于观测噪声的概率密度函数不满足高斯序列的假设,因此使用KF估计位置的准确性是错误的。为了解决这个问题,我们使用Monte引入了顺序数据同化Carlo Filter(MCF)。此外,在本研究中,我们将柯西分布作为观测噪声的概率密度函数。通过数值实验和机载实验对提出的程序进行了验证。通过使用KF进行该过程,可以确认所提出的过程可以消除大噪声分量的影响。

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