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J-GLOBAL ID：201602286963273302   整理番号：16A1139917

レーダとESMは,マルチターゲット検出,追跡,および認識を統合する。【JST・京大機械翻訳】

Multi-target detection,tracking and recognition with fusion of radar and ESM sensors

著者 (4件)： Shi Shaoying (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Du Pengfei (Air Force Early Warning Academy) ,  Zhang Jing (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Cao Chen (China Academy of Electronics and Information Technology)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 7  ページ： 1524-1531  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： 早期警報システムにおいて,マルチターゲット検出,追跡,および認識プロセスを統一的に処理する。ジャンプMARKOVシステムモデルGAUSS混合確率仮説密度フィルタリング(ジャンプ MARKOV SYSTEM MODEL GAUSSIAN MIXTURE DENSITY、DENSITY-GMPHDF)アルゴリズムに基づくレーダー、電子支援措置(ELECTRONIC SUPPORT MEASURES,ESM)の総合マルチターゲット検出、追跡と識別方法を提案した。まず第一に,マルチターゲットの多重モデルGAUSS混合確率密度フィルタを,異なるクラスの目標に従って設計し,そして,各フィルタ処理プロセスにおいて,高斯項の番号を同時に計算した。次に、目標速度と加速度モデル情報に基づき、高斯項の総合と分類判定を行い、同時にESM測定情報に基づいて型判定を行う。最後に,トラックの総合管理により,運動状態情報と種別,タイプ,トラック番号の情報を持つ確定トラックを形成する。シミュレーション結果は,この方法が効果的にレーダとESMの測定データを統合することができて,マルチターゲット検出と追跡を同時に行うことができて,正確な分類とタイプ判定を行うことができて,確定した軌道を形成することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速度 ,  システムモデル ,  確率密度 ,  *レーダ ,  フィルタリング ,  フィルタ ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  警報システム
準シソーラス用語： 統合管理 ,  多重モデル ,  *ターゲット検出 ,  *マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fusion of radar and ESM ,  multi-target detection ,  tracking and recognition ,  multiple kinematic model ,  Gaussian mixture probability hypothesis density filtering(GMPHDF) ,  track management

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  ECM  (ND13020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーダ ,  マルチ ,  ターゲット検出 ,  追跡 ,  統合