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J-GLOBAL ID：201702219588092511   整理番号：17A0207572

GAUSS混合対話型マルチモデル容積情報フィルタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Gaussian mixture interacting multiple model algorithm based on cubature information filtering

著者 (4件)： Xie Huilai (School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University) ,  Liu Yian (School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University) ,  Wang Gang (China Ship Research and Development Academy) ,  Peng Su (School of Information Engineering,Wuhan University of Technology)
資料名： Chuanganqi yu Weixitong  (Chuanganqi yu Weixitong)
巻： 35  号： 10  ページ： 138-140,144  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2884A  ISSN： 2096-2436  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： 操縦目標追跡において,ターゲットの操縦によってシステムの非線形強度が増加し,システムの線形誤差が増加し,追跡精度が明らかに低下し,発散する問題を解決するために,GAUSS混合に基づく対話型マルチモデル容積情報フィルタリング(GMIMM-CIF)アルゴリズムを提案した。操縦目標の正確な追跡を実現した。新しいアルゴリズムは,入力の相互作用の後に,いくつかの仮定を保持し,そして,最適化アルゴリズムにおける仮定の数を一定の値に保つために,ガウス分布法を使用することによって,最適多重モデルアルゴリズムにおける残りの仮定を置換した。従来の非線形フィルタの代わりに容積情報フィルタ(CIF)を使用して,状態ベクトルと情報行列を推定することによって,状態ベクトルと共分散を推定することができず,システムの非線形誤差を減少させることができた。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが操縦目標の追跡精度を改善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： 線形性 ,  共分散 ,  相互作用 ,  非線形フィルタ ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  正規分布
準シソーラス用語： 状態ベクトル ,  多重モデル ,  最適アルゴリズム ,  ターゲット追跡 ,  *情報フィルタリング ,  *マルチモデル ,  *対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： maneuvering target tracking ,  Gaussian mixture ,  interacting multiple model ( IMM) ,  cubature information filtering( CIF)

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 対話型 ,  マルチモデル ,  容積 ,  情報フィルタリング ,  アルゴリズム