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J-GLOBAL ID：201702248214011274   整理番号：17A0301142

新しい可変数操縦目標検出と追跡アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

New method for joint detection and tracking with variable maneuvering target number

著者 (4件)： Hu Xiuhua (College of Automation, Northwestern Polytechnical University) ,  Guo Lei (College of Automation, Northwestern Polytechnical University) ,  Li Huihui (College of Automation, Northwestern Polytechnical University) ,  Yan Pandeng (College of Automation, Northwestern Polytechnical University)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 47  号： 10  ページ： 3424-3435  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  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： 低SNRのマルチセンサ観測環境において,操縦目標の数が変化するとき,追跡性能が高くないという問題を解決するために,新しい目標検出と追跡アルゴリズムを提案する。粒子の存在変数に基づいて予測状態粒子集合のサンプリングを行い、状態粒子集合と現在観測値との関連度を考慮し、ファジィオークションアルゴリズムと粒子群最適化理論を用いて、状態ととの間の関連問題を解決し、目標の出現と消失の判定基準を提案し、粒子の重み更新を実現した。混合サンプリング法によって,モデル情報と状態情報を含む集合を得て,次に,目標状態モデルの確率に従って粒子状態融合を行い,次に,局所的状態の平均二乗誤差と平均二乗誤差を得た。最後に,各センサの局所的経路情報を重みづけ融合によって融合し,そして,全体の状態推定値を得て,古典的多モード粒子フィルタアルゴリズムと比較した。研究結果は以下を示す。新しいアルゴリズムは,運動モデルの確率推定,状態推定,および目標数推定に有効である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  状態推定 ,  センサ ,  多モード ,  統計的推定 ,  *アルゴリズム ,  判定基準
準シソーラス用語： 運動モデル ,  粒子フィルタ ,  経路情報 ,  平均二乗誤差 ,  粒子群最適化 ,  マルチセンサ ,  低SN比 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multi-model particle filter ,  detection and tracking ,  associated determination ,  target ,  composite sampling

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

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