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J-GLOBAL ID：201602283083386565   整理番号：16A0785183

PHDベースのマルチ目標拡張連合検出、追跡と分類アルゴリズムを【JST・京大機械翻訳】

Joint Detection, Tracking and Classification of Multiple Extended Targets Using PHD Filter

著者 (5件)： Wang Zhen (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiaotong University) ,  Jing Zhongliang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiaotong University) ,  Lei Ming (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiaotong University) ,  Qin Yanyuan (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiaotong University) ,  Dong Peng (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiaotong University)
資料名： Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao  (Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 49  号： 11  ページ： 1589-1596  発行年： 2015年11月28日 
JST資料番号： W1060A  ISSN： 1006-2467  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： 難しいクラッタと雑音背景の下で空間距離が比較的近いの拡張ターゲットの数と状態推定の問題に対して,拡張ターゲット確率仮説密度フィルタ(ET-PHD)に基づくマルチ目標連合検出、追跡と分類アルゴリズムを提案し,そしてこのアルゴリズムは粒子フィルタリングに基づく実現法を与えた。フィルタにおいても属性測定情報をアルゴリズムに導入し,そのカテゴリーに従って伝播を行う予測段階の粒子の,すべての粒子に対し連合更新を行う更新の段階を,更新終了後粒子をカテゴリーに従って分類を行い,各カテゴリのサブパーティクル集合をそのクラスの目標対応のPHD分布を示す。このアルゴリズムはモジュール構造を有し,計算複雑度はO(MN)であった。数値シミュレーション場面の2種類の拡張ターゲットの並列運動と2種類の拡張目標の交差運動を含む。結果は,このアルゴリズムは拡張クラスのターゲットの数と状態を同時に推定できるし,また平均最適次モード分配距離を比較して,従来のアルゴリズムの低下幅は50%を超えることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 状態推定 ,  モジュール構造 ,  フィルタ ,  計算量 ,  クラッタ ,  *アルゴリズム ,  雑音
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  粒子フィルタリング ,  *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multiple extended targets tracking ,  extended targets probability hypothesis density filter(ET-PHD) ,  classification-aided tracking ,  joint detection ,  tracking and classification

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  目標 ,  拡張 ,  追跡 ,  分類アルゴリズム