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J-GLOBAL ID：201702218066191885   整理番号：17A1034785

確率仮説密度の逐次モンテカルロ実装のための粒子流【Powered by NICT】

Particle flow for sequential Monte Carlo implementation of probability hypothesis density

著者 (3件)： Liu Yang (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Surrey, UK) ,  Wang Wenwu (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Surrey, UK) ,  Zhao Yuxin (College of Automation, Harbin Engineering University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 4371-4375  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ターゲットトラッキングは挑戦的な仕事であり,一般的には解析解が利用できない,特に多目標追跡システム。この問題に対処するため,完全なマルチターゲット後方の代わりにPHDを伝搬させることにより使用されている確率仮説密度(PHD)フィルタ。最近,ホモトピーに基づく粒子流フィルタは状態推定のための新しい方法を提供する。本論文では,粒子流(PF)によって支援されたPHDフィルタのための新しい逐次モンテカルロ(SMC)実装,PF SMC PHDフィルタと呼ばれるを提案した。実験結果は,提案したフィルタは,SMC-PHDフィルタよりも高い精度を有し,Gauss混合PHD(GM PHD)フィルタよりも計算的に安価であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 解析的解法 ,  ホモトピー ,  *モンテカルロ法 ,  状態推定 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 低価格 ,  マルチターゲット ,  ターゲット追跡 ,  *粒子流 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 確率 ,  仮説 ,  密度 ,  逐次 ,  モンテカルロ ,  実装 ,  粒子流