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J-GLOBAL ID：201702222802282887   整理番号：17A1569218

修正電流統計モデルの軸上追跡アルゴリズムに関する研究【Powered by NICT】

Study on on-axis tracking algorithm of modified current statistical model

著者 (2件)： Xiong Zhenkai (China Shipbuilding Industry Corporation 713 Research Institute, Zhengzhou, China) ,  Li Fanying (China Shipbuilding Industry Corporation 713 Research Institute, Zhengzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 1570-1573  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： 軸上トラッキングを行うことは困難な点および追跡場における高温点である。コンピュータ追跡の発現である。標的状態は不明であり,ダイナミックである。フィルタアルゴリズムは追跡精度に影響する。追跡効果は標的モデルとフィルタアルゴリズム合成によって向上させることができる。軸上追跡研究は,弱および非操縦運動目標に対する現在の統計モデルの追跡精度需要に対して,本論文は適応関数を提案し,機能は加速度の誤差共分散をconfimと範囲を増幅するために使用されている点である。無香料Kalmanフィルタアルゴリズムはターゲット位置と速度を計算する。能力は操縦ターゲットに上昇した。シミュレーションの結果は,修正電流統計モデルと無香料Kalmanフィルタアルゴリズムではトラッキング能力の精度を改良したことが分かる。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： 加速度 ,  コンピュータ ,  *電流 ,  *モデル ,  *アルゴリズム ,  *統計模型 ,  追跡調査
準シソーラス用語： 目標位置 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  誤差共分散 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  レーダ  (ND13010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計モデル ,  追跡アルゴリズム ,  研究