Probabilistic Adaptive Extended Kalman Filter for Satellite Localization in the Presence of Measurement Faults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a probabilistic adaptive filtering technique is described for the extended Kalman filter (EKF) algorithm, which is used to estimate low Earth orbit (LEO) satellite position, velocity, and clock bias using global navigation satellite system (GNSS) distance measurements. The proposed probabilistic adaptive extended Kalman filter (pAEKF) algorithm is based on tracking normalized innovation sequences in the filter and calculating the probability of normal operation of the estimation system. The filter gain is adjusted based on this probability to maintain the filter’s tracking performance despite inaccurate measurements. The developed pAEKF algorithm is used in the LEO satellite navigation system, which includes four global positioning system (GPS) receivers, to estimate orbital motion parameters from distance measurements. The orbital motion of the LEO satellite is simulated using the Kepler and Newton equations, taking into account the effect of the J2 perturbation caused by the oblateness of the Earth. In order to evaluate the performance of the proposed method, several simulations are performed where measurement bias type faults (additive measurement faults) are introduced to the GPS distance measurements. The estimation accuracies of the proposed pAEKF, multiple measurement noise scale factors (MMNSFs)–based adaptive extended Kalman filter (AEKF) and conventional EKF were investigated and compared.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle