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J-GLOBAL ID：201702278794068862   整理番号：17A0265735

ガウス混合確率仮説密度フィルタの改良と応用研究【JST・京大機械翻訳】

Improvement and application of Gaussian mixture probability hypothesis density filter

著者 (3件)： Cang Yan (College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University) ,  Ma Ying (College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University) ,  Qiao Yulong (College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 11  ページ： 2481-2486  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： GAUSS混合確率密度(GAUSSIAN MIXTURE PROBABILITY HYPOTHESIS DENSITY,GM-PHD)フィルタには,全検出領域でランダムに位置決めが難しい問題がある。測定ターゲットに基づく新しい確率密度関数アルゴリズムを提案し,各々の走査周期が新しい測定情報を適応的に生成することによって,目標の強度関数を適応的に生成し,生存目標の強度関数と新しい目標を適応的に識別し,アルゴリズムの精度を改善した。アルゴリズムは,マルチターゲット位置追跡シミュレーションデータと測定したイルカの信号周波数によってテストして,最適化したパターン割当て関数(OPTIONAL)は,アルゴリズムのモニタリング標準として使用した。結果により,新規アルゴリズムは,目標数推定および追跡精度において,明白に改善され,そして,目標数の推定精度は,97%に達し,そして,OSPA距離は,GM-PHDアルゴリズムより30%低かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  走査 ,  イルカ ,  確率密度 ,  強度関数 ,  周波数 ,  確率密度関数 ,  *フィルタ ,  最適化
準シソーラス用語： 推定精度 ,  位置追跡 ,  マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multiple target ,  probability hypothesis density ,  tracking algorithm ,  frequency estimation

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： ガウス ,  確率 ,  仮説 ,  密度 ,  応用 ,  研究