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J-GLOBAL ID：201602279513312904   整理番号：16A0885095

純方位補助変数目標追跡アルゴリズムを【JST・京大機械翻訳】

Modified instrumental variable method for bearings-only target tracking

著者 (4件)： Yu Jing (College of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical Univ.) ,  Wen Jun (School of Computer & Electrical Information, Guangxi Univ.) ,  Li Caicai (School of Electronic Engineering, Xidian Univ.) ,  Li Yaan (College of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical Univ.)
資料名： Xi’an Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Xi'an Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 1  ページ： 167-172  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0859A  ISSN： 1001-2400  CODEN： XDKXEP  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： 擬似線形推定法は純方位目標追跡において推定パラメータのバイアスを克服するために,1つの改良された補助変数アルゴリズムを提案した。理論的に,このアルゴリズムは,曲線あてはめのいくつかの前の時刻の方位角配列を測定することによりにより現在時刻の目標の方位角の推定値を得た,そしてこれを補助変数として最小二乗方法により目標パラメータ推定を行い,目標パラメータの不偏推定を得ることができる。単一、二重観測ステーションの2つの異なる状況に対して,システムの観測モデルを引出し,そして具体的な実現ステップを与えた。シミュレーション実験の結果は既存の研究と比較して,このアルゴリズムがより速い収束速度とより高い推定精度を有し,エンジニアリング実践において広い応用をもつことが示唆される。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  曲線あてはめ ,  パラメータ推定 ,  方位角 ,  不偏推定 ,  バイアス ,  推定量 ,  *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  線形予測
準シソーラス用語： 推定精度 ,  収束速度 ,  観測モデル ,  *ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： target tracking ,  pseudo-linear estimation ,  instrumental variable ,  control theory

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  レーダ  (ND13010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 方位 ,  変数 ,  目標追跡 ,  アルゴリズム