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J-GLOBAL ID：201702265040264044   整理番号：17A1522517

マルチEAP SMC-PHDフィルタのための多重推定抽出のための拡張EAP【JST・京大機械翻訳】

資料名： Zhongguo Hangkong Xuebao(Yingwenban)  (Zhongguo Hangkong Xuebao(Yingwenban))
巻： 30  号： 1  ページ： 368-379  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2638A  ISSN： 1000-9361  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重目標抽出(MEE)と呼ばれる多重ターゲット後方の各ターゲットに対する状態推定を抽出する能力は,多目標フィルタにとって重要な要求であり,その重要な性能評価は精度,計算効率および信頼性に基づいている。逐次モンテカルロ法により実行される確率仮説密度(PHD)フィルタは,ターゲットの時間変化数に対する一般的多重ターゲットフィルタリングに対して計算効率的な解を与えるが,最適MEEに対する手がかりはない。本論文において,新しいデータ関連技術を提案し,クラッタからのターゲットの実測定を測定し,測定と粒子を関連付けた。MEE問題は,並列単一推定抽出問題のファミリーとして定式化され,古典的な期待される事後(EAP)推定器,すなわち,多重EAP(MEAP)推定量の使用を容易にする。結果として得られたMEAP推定量は,反復クラスタリング計算がなく,迅速に計算し,正確で信頼できる推定値を与える。代表的なエミュレーションシナリオを用いて,より高速な処理速度とより良い推定精度に関して,既存の方法に対するMEAP推定量の優位性を実証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 状態推定 ,  推定量 ,  性能評価 ,  経時変化 ,  *フィルタ ,  クラスタ化 ,  クラッタ ,  *多重化 ,  高速度 ,  信頼性 ,  定式化
準シソーラス用語： 推定精度 ,  処理速度 ,  逐次モンテカルロ法 ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  EAP ,  多重 ,  推定 ,  拡張