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J-GLOBAL ID：201702247192533049   整理番号：17A0532532

本論文は,RENYI情報の増加に基づく操縦目標追跡アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Maneuvering Target Collaboration Tracking Algorithm Based on Renyi Information Gain

著者 (5件)： Gu Yu (Fundamental Science on Communication Information Transmission and Fusion Technology Laboratory, Hangzhou Dianzi University) ,  Shi Jinghui (Captial Spaceflight Machinery Company) ,  Shi Wanwan (Fundamental Science on Communication Information Transmission and Fusion Technology Laboratory, Hangzhou Dianzi University) ,  Dong Huaqing (Fundamental Science on Communication Information Transmission and Fusion Technology Laboratory, Hangzhou Dianzi University) ,  Peng Dongliang (Fundamental Science on Communication Information Transmission and Fusion Technology Laboratory, Hangzhou Dianzi University)
資料名： Huoli Yuzhihui Kongzhi  (Huoli Yuzhihui Kongzhi)
巻： 41  号： 12  ページ： 25-30  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： マルチセンサネットワークに基づく操縦目標追跡のためのセンサ管理の問題を解決するために,本論文は,RENYI情報の増加に基づく操縦目標追跡のためのアルゴリズムを提案した。まず第一に,現在の統計的モデルと対話型マルチモデル無香料KALMANフィルタアルゴリズムを結合することによって,可変構造のマルチモデルアルゴリズムを設計して,操縦目標の状態推定を実行した。次に,RENYI情報の増分を評価基準として使用して,最大の情報を増加させる単一センサを選択して,目標追跡を実行した。最後に,最適化加速度推定を用いて,格子分割を行い,そして,可変構造の多重モデルにおけるモデル集合を更新した。一般的操縦と強い操縦シナリオの下でアルゴリズムの性能を分析して,シミュレーション結果は,このアルゴリズムがセンサを合理的に選択することができて,操縦目標の追跡精度を向上させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  最適化 ,  香料 ,  状態推定 ,  加速度 ,  評価基準
準シソーラス用語： 多重モデル ,  マルチモデル ,  対話型 ,  センサ管理 ,  *ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： collaborative tracking ,  Renyi information gain ,  variable structure multiple model ,  grid partition ,  current statistic model

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 論文 ,  操縦 ,  目標追跡 ,  アルゴリズム ,  提案