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J-GLOBAL ID：201702285665581864   整理番号：17A0393756

GM-PHD平滑器に基づく検出前追跡技術【JST・京大機械翻訳】

Track-Before-Detect Algorithm Using GM-PHD Smoothing Filter

著者 (4件)： Zhu Hongpeng (Department of Electronic and Information Engineering,NAAU) ,  Huang Yong (Department of Electronic and Information Engineering,NAAU) ,  Xiu Jianjuan (Research Institute of Information Fusion,NAAU) ,  Guan Jian (Department of Electronic and Information Engineering,NAAU)
資料名： Leida Kexue Yujishu  (Leida Kexue Yujishu)
巻： 14  号： 6  ページ： 648-653,660  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： レーダ観測における小さなターゲットの検出前追跡(TBD)問題において,GAUSS混合確率仮説密度フィルタ(GM-PHD)に基づくTBDアルゴリズムは,信号対雑音比が減少するとき,目標の数推定が正確でなく,状態推定精度が低下する問題がある。GM-PHD平滑化フィルタ(SGM-PHD)に基づく検出前追跡アルゴリズム(SGM-PHD-TBD)を提案した。このアルゴリズムは,TBD標準マルチターゲット観測モデルのフレームワークにおいて,平滑化再帰的方法を採用して,いくつかの測定データを用いてフィルタリングを平滑化し,一定の計算効率を犠牲にして,アルゴリズムの推定精度を改善した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムのほうが,SNRが低い場合に,目標の数推定の精度と目標状態推定の精度がGM-PHDに基づくTBDアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  状態推定 ,  フィルタリング ,  フィルタ ,  平滑フィルタ ,  *平滑化 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 計算効率 ,  再帰的方法 ,  観測モデル ,  マルチターゲット ,  追跡アルゴリズム ,  推定精度 ,  レーダ観測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： weak target ,  multiple targets ,  GM-PHD smoothing filter ,  track-before-detect(TBD)

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 追跡