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J-GLOBAL ID：201702257875898530   整理番号：17A0368906

ジャンプMarkovシステムモデルを用いた逐次複数目標Bayesフィルタを用いた複数操縦ターゲットの追跡【Powered by NICT】

Tracking multiple maneuvering targets using a sequential multiple target Bayes filter with jump Markov system models

著者 (4件)： Liu Zong-xiang (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Qi-quan (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Li Liang-qun (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Xie Wei-xin (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 183-191  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 追跡多重操縦(MM)ターゲットはターゲット運動モード,ターゲット検出,データ関連に存在するクラッタといくつかの不確実性のためによく知られた困難な問題である。この問題に対する効率的解は,ジャンプMarkovシステム(JMS)モデルのためのGauss混合確率仮説密度(GM PHD)フィルタである。しかし,JMSモデルのためのGM-PHDフィルタは高い検出確率を必要とするため,この溶液は検出確率が低い状況には適用できない。この問題を解決するために,JMSモデルのための逐次多重標的(MT)Bayesフィルタを提案した。線形Gaussモデルの間のスイッチングであることをMM標的を追跡するために,線形GaussジャンプMarkov MTモデルでこのフィルタの実装プロセスも開発した。新しいフィルタは低検出確率の状況におけるJMSモデルのための既存のフィルタよりもMMターゲットを追跡するためのより効率的であることを結論はシミュレーション結果により検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラッタ ,  線形性 ,  不確実性 ,  シミュレーション ,  多重化 ,  *フィルタ ,  *システムモデル
準シソーラス用語： 検出確率 ,  ターゲット検出 ,  *Bayesフィルタ ,  *マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 標的追跡 ,  ジャンプMarkovシステムモデル ,  Bayesフィルタ ,  逐次Bayesフィルタ ,  操縦標的

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： ジャンプ ,  システムモデル ,  逐次 ,  複数目標 ,  Bayesフィルタ ,  操縦 ,  ターゲット ,  追跡