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J-GLOBAL ID：201702247467734721   整理番号：17A1032168

一次元におけるナビゲーション不確実性を伴う目標追跡のための準最適Kalmanフィルタ【Powered by NICT】

Suboptimal Kalman filters for target tracking with navigation uncertainty in one dimension

著者 (2件)： Brekke Edmund F. (Department of Engineering, Cybernetics NTNU 034, Trondheim, Norway) ,  Wilthil Erik F. (Department of Engineering, Cybernetics NTNU 034, Trondheim, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AERO  ページ： 1-11  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： ターゲット追跡に関する文献の大部分は追跡センサの位置と配向は固定相および/または既知と仮定している。しかし,多くの用途でセンサは移動車両,その運動は無視できない不確実性で推定できるを搭載している。本論文では,構築することができる最も単純なそのようなシナリオにおけるKalmanフィルタリングのための七つの可能な構造を示唆した:ownshipおよび単一ターゲットの両方が線形運動学にしたがって直線に沿って移動すると仮定した。追跡フィルタのいくつかは固定世界枠内でパラメータ化し,他はownshipのボディーフレームパラメータ化した。,追尾フィルタのいくつかはターゲット状態とownship状態間の相関を考慮し,一方,他のものはそのような相関を無視している。シミュレーションは,準最適構造は最適フィルタと同等の性能に達し,ターゲットのプロセスノイズと選択した性能測度に依存してないことを示した。マルチターゲットシナリオのシミュレーションは,ナビゲーション不確実性の補償は,一般的に軌道損失率とOSPA距離を減少させることができることを示した。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： 最適フィルタ ,  *Kalmanフィルタ ,  *フィルタ ,  *一次元 ,  センサ ,  パラメタリゼーション ,  *不確実性 ,  固定相 ,  線形性
準シソーラス用語： 損失率 ,  性能測度 ,  追尾フィルタ ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  通信網  (ND07030A) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ナビゲーション ,  不確実性 ,  目標追跡 ,  Kalmanフィルタ