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J-GLOBAL ID：201602277350878909   整理番号：16A0893297

レーダ測定に基づくマルチ目標連合検出、追跡と分類の方法を【JST・京大機械翻訳】

Multi-target joint detection,tracking and classification using radar information

著者 (4件)： Shi Shaoying (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Du Pengfei (Air Force Early Warning Academy) ,  Zhang Jing (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Cao Chen (China Academy of Electronics and Information Technology)
資料名： Dianbo Kexue Xuebao  (Dianbo Kexue Xuebao)
巻： 31  号： 1  ページ： 10-18  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2508A  ISSN： 1005-0388  CODEN： DKEXFT  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： レーダ測定における目標速度、加速度などの属性情報を利用して,ジャンプMARKOVシステムモデルのGAUSS混合確率仮説密度フィルタリングアルゴリズムに基づく,多目標の共同検出と追跡の1つの分類方法を提案した。この方法はレーダの多目標測定情報処理を行うための多モデル;混合ガウス確率仮説密度フィルタリング過程において,各高斯項番号に対して,航跡抽出を行い,フィルタリング処理と同時にトラック番号を持つ明確なトラックを形成し,そして追跡管理を行った。同時に,目標運動モデルにより,共同目標加速度を制御入力と速度を利用して推定するマルチターゲットの分類を行った。同時にこの方法は検出と追跡ができるを検証したシミュレーション試験,目標航跡に対して有効なタイプの識別を行った。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報処理 ,  加速度 ,  フィルタリング ,  システムモデル ,  シミュレーション ,  *レーダ ,  マルチターゲット ,  制御入力 ,  運動モデル
準シソーラス用語： 分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multiple kinematic model ,  multi-target joint detection ,  tracking and classification ,  Gaussian mixture probability hypothesis density filtering ,  track management

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーダ ,  マルチ ,  目標 ,  追跡 ,  分類