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J-GLOBAL ID：201702256298773151   整理番号：17A0107334

PHDに基づくマルチターゲット検出前追跡の改良方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Improved Multitarget Track-Before-Detect Algorithm Based on Probability Hypothesis Density Filter

著者 (4件)： Liu Chao (Department of Electronic and Information Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University) ,  Guan Jian (Department of Electronic and Information Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University) ,  Huang Yong (Department of Electronic and Information Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University) ,  Wang Guoqing (Research Institute of Information Fusion,Naval Aeronautical and Astronautical University)
資料名： Leida Kexue Yujishu  (Leida Kexue Yujishu)
巻： 14  号： 1  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3131A  ISSN： 1672-2337  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： 確率仮説密度粒子フィルタに基づくマルチターゲット検出前追跡法(PF-PHD-TBD)は,ターゲットの数の推定が正確でなく,状態推定の精度が高くないという問題がある。RAO-BLACKWELLISED粒子フィルタ(RBPF)を用いて,目標状態空間を次元分解し,線形と非線形フィルタを用いて追跡を行い,PF-PHD-TBDの予測と更新においてRBPF法を採用した。最適KALMANフィルタを用いて,ターゲットの速度成分を処理し,粒子フィルタを用いて位置成分を処理し,計算の複雑さを大幅に低減し,粒子フィルタのみを用いた場合よりも目標位置情報に依存する欠点を克服し,位置と速度の間の相関特性を完全に利用した。ターゲットの数推定の精度と状態推定の精度を改善した。最後に,シミュレーション結果は提案方法の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形フィルタ ,  シミュレーション ,  状態推定 ,  *フィルタ ,  計算量 ,  線形性
準シソーラス用語： 状態空間 ,  粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Rao-Blackwellised particle filter ,  probability hypothesis density filter ,  multitarget track-before- detect ,  linear states ,  nonlinear states

分類 (2件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  ターゲット検出 ,  追跡 ,  改良方法 ,  提案