論文の概要: Comparison and optimisation of hybridization algorithms for onboard classical and quantum accelerometers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11201v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 09:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.299289
• Title: Comparison and optimisation of hybridization algorithms for onboard classical and quantum accelerometers
• Title（参考訳）: 古典的および量子加速度センサのハイブリッド化アルゴリズムの比較と最適化
• Authors: Benoit Kaczmarczuk, Yannick Bidel, Alexandre Bresson, Nassim Zahzam, Alexis Bonnin, Malo Cadoret, Tim Enzlberger Jensen, Quentin Beaufils, Franck Pereira Dos Santos,
• Abstract要約: 本研究では,原子間干渉法と古典的慣性センサを組み合わせた量子慣性センサとを併用した2種類のハイブリッド化アルゴリズムについて検討した。 近年の空中運動で収集された加速度データに実装し、従来のセンサのバイアスとスケールファクター誤差を評価する。 本研究では,2つの加速度計の測定値の相関性の改善と,従来のセンサのバイアス推定における誤差の大幅な低減を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.458406135473805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study two hybridization algorithms used for the combination of a quantum inertial sensor based on atom interferometry with a classical inertial sensor for onboard acceleration measurements. The first is based on the direct extraction of the interferometer phase, and was previously used in seaborne and airborne gravity measurement campaigns. The second is based on the combination of three consecutive measurements and was originally developed to increase the measurement range of the quantum sensor beyond its linear range. After comparing their performances using synthetic data, we implement them on acceleration data collected in a recent airborne campaign and evaluate the bias and the scale factor error of the classical sensor. We then extend their scope to the dynamical evaluation of other key measurement parameters (e.g. alignment errors). We demonstrate an improvement in the correlation between the two accelerometers' measurements and a significant reduction of the error in the estimation of the bias of the classical sensor.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,原子間干渉法と古典的慣性センサを組み合わせた量子慣性センサとを併用した2種類のハイブリッド化アルゴリズムについて検討した。 1つ目は、干渉計の位相の直接抽出に基づいており、以前は海上および空中重力測定のキャンペーンで使われていた。 2つ目は、3つの連続した測定の組み合わせに基づいており、もともとはリニアレンジを超えて量子センサーの測定範囲を増やすために開発された。 それらの性能を合成データを用いて比較した後、最近の空中運動で収集された加速度データに実装し、古典的センサのバイアスとスケールファクター誤差を評価する。 次に、その範囲を他の重要な測定パラメータ(例えば、アライメントエラー)の動的評価に拡張する。 本研究では,2つの加速度計の測定値の相関性の改善と,従来のセンサのバイアス推定における誤差の大幅な低減を実証する。

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