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J-GLOBAL ID：201702214387535561   整理番号：17A0532449

QIPFに基づく弱目標検出前追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Track Before Detect Algorithm Based on QIPF

著者 (2件)： Guo Yunfei (Key Laboratory of Fundamental Science for National Defense-Communication Information Transmission and Fusion Technology,Hangzhou Dianzi University) ,  Zhang Feng (Key Laboratory of Fundamental Science for National Defense-Communication Information Transmission and Fusion Technology,Hangzhou Dianzi University)
資料名： Huoli Yuzhihui Kongzhi  (Huoli Yuzhihui Kongzhi)
巻： 41  号： 10  ページ： 59-62  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2930A  ISSN： 1002-0640  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 弱い信号対雑音比(SNR)条件の下で,弱いターゲット検出と追跡の問題を解決する。本論文では,モンテカルロガウス-モンテカルロ(INTELLIGENT-TBD)と呼ばれる,新しい知的パーティクルフィルタ検出アルゴリズムを提案した。最初に,このアルゴリズムは,モンテカルロ法を用いて,検出空間における粒子分布の均一性を改善した。次に,更新段階の粒子に対して交差変異などの操作を行うことにより,粒子再サンプリング後の多様性を向上させる.同じアルゴリズムのシミュレーション結果は,提案方法が効果的に低SNRターゲットの検出確率と追跡精度を改善することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  モンテカルロ法 ,  変異 ,  SN比 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出確率 ,  低SN比 ,  リサンプリング ,  粒子分布 ,  検出アルゴリズム ,  粒子フィルタ ,  ターゲット検出 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： weak target ,  track before detect ,  intelligent particle filter ,  quasi Monte Carlo

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  レーダ  (ND13010H) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 目標 ,  追跡アルゴリズム