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J-GLOBAL ID：201302262478722396   整理番号：13A0586510

協業ネットワーク追跡のための一般化分散型トラックツートラック結合アルゴリズム

Generalized distributed track-to-track association algorithm for collaborative network tracking

著者 (3件)： Yang Haiyan (Dep. of Precision Instruments and Mechanology,Tsinghua Univ., Beijing) ,  Wang Lin (Engineering Coll.,Air Force Engineering Univ., Xi’an) ,  You Zheng (Dep. of Precision Instruments and Mechanology,Tsinghua Univ., Beijing)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 34  号： 1  ページ： 160-167  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 一般化分散型トラックツートラック連想法を協力的センサネットワークにおける複数目標追跡のために提案する。まず第一に,従来のシーケンストラックツートラック相関ルールを分析することによって,分散型追跡のすべての対状尤度関数と一般化トラックツートラック結合統計を構築する。それに基づいて,一般化トラックツートラック結合の数学モデルを確立する。次に分散型トラックツートラック結合問題を多次元配置に移す。第二に,追跡間の最適結合関係を改良免疫アルゴリズムを用いて調べる。全体のトラックツートラック結合過程は2つの段階を含んでいる。初めに,関係ない追跡組合せをχ二乗分布仮説検定を用いて除去して,免疫抗体適応性に従って,次に多重センサ複数トラック結合関係を確認する。最終的に提案方法は,いくつかのトラックツートラック結合性能パラメータを利用することによって評価する。シミュレーション結果は,従来のシーケンス対合方式と比較して,明らかに新しい方法の結合安定性と会合効果が改良されていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  トラック ,  汎化 ,  センサネットワーク ,  シミュレーション ,  最適化手法 ,  パラメータ ,  追跡 ,  相関ルール ,  センサ ,  数学モデル ,  確率分布 ,  数列
準シソーラス用語： 一般化 ,  免疫アルゴリズム ,  複数目標追跡 ,  多重センサ ,  χ二乗分布 ,  シーケンス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協業 ,  追跡 ,  一般化 ,  アルゴリズム