New Developments in State Estimation for INS/GPS Integrated Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new filter for INS/GPS integration based on a new interpolation formula known as Discrete Singular Convolution (DSC)-based Generalized Finite Difference. Singular convolutions are essential to many science and engineering problems such as stochastic process analysis. By appropriate approximation of a singular kernel in DSC scheme, the discrete singular convolution can be an extremely efficient, accurate and reliable algorithm for practical applications. The theory of distribution and wavelet analysis form the mathematical foundation of DSC. The objective is to explore the utility of the DSC algorithm for the development of a new filter for INS/GPS integration system. The significance of this paper is that the higher order DSC-based finite difference approximation can be considered by implicitly calculating the DSC-based first and second partial differentiations (Jacobian and Hessian approximation) involved in the second order modified Gaussian Kalman filter (SOKF) scheme. To examine the performance of the proposed filter, dual frequency GPS/INS data are collected onboard a hydrographic surveying vessel owned by the Canadian Hydrographic Service (CHS). The unscented Kalman filter (UKF) is also examined and compared with the developed DSC-based SOKF. It is shown that the accuracy (RMS error) of the developed DSC-based SOEKF state estimator is better than the UKF estimator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».