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J-GLOBAL ID：201702260888834338   整理番号：17A1351843

多重補助粒子フィルタリングを用いた目標追跡【Powered by NICT】

Target tracking using multiple auxiliary particle filtering

著者 (3件)： Ubeda-Medina Luis (Dpto. Senales, Sistemas y Radiocomunicaciones, Universidad Polite ́cnica de Madrid, Spain) ,  Garcia-Fernandez Angel F. (Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Grajal Jesus (Dpto. Senales, Sistemas y Radiocomunicaciones, Universidad Polite ́cnica de Madrid, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-8  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： 粒子フィルタは非線形動的と測定モデルや非Gauss分布の下でのBayesフィルタリングを行うために広く用いられているツールである。しかし,高次元状態空間を扱う場合,粒子フィルタの性能が落ち込む。本論文では,複数の粒子フィルタリングを使用するこの困難を回避するための方法を提案した。多重粒子フィルタは状態空間を分割し,各成分の個々の粒子フィルタを実行した。各粒子フィルタはフィルタの残りと情報を共有するセンサによって収集された観測における完全な状態の影響を説明した。本論文で検討した方法はMPF枠内で補助フィルタリングを用い,文献における以前のアルゴリズムより優れていた。考慮したアルゴリズムの性能は,多標的追跡シナリオで試験し,固定された既知数ターゲットの非線形測定モデルを用いたセンサネットワークを使用することである。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： センサネットワーク ,  センサ ,  高次元 ,  *多重化 ,  *フィルタリング ,  アルゴリズム ,  正規分布 ,  *フィルタ
準シソーラス用語： 状態空間 ,  Bayesフィルタリング ,  測定モデル ,  *粒子フィルタ ,  *ターゲット追跡 ,  *粒子フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： システム同定  (IA02040O) ,  通信網  (ND07030A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  統計学  (AB08000H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  粒子フィルタリング ,  目標追跡