カルマンフィルタを用いた高次元システムの状態推定に向け,様々な最適化アルゴリズムに基づくセンサ選択法の高次元システムにおける特性を新たに適用したアルゴリズムを含めて体系的に評価しました.一部条件を除いて貪欲ベースの方法が計算時間と取得されたセンサーセットのパフォーマンスの点で有利であることを示しました.
名古屋大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 流体力学研究グループ
Fluid Dynamics Laboratory, Nagoya University
カルマンフィルタを用いた高次元システムの状態推定に向け,様々な最適化アルゴリズムに基づくセンサ選択法の高次元システムにおける特性を新たに適用したアルゴリズムを含めて体系的に評価しました.一部条件を除いて貪欲ベースの方法が計算時間と取得されたセンサーセットのパフォーマンスの点で有利であることを示しました.