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J-GLOBAL ID：201702288793258737   整理番号：17A1351892

軌道軌道推定に基づく滑らかに目標の追尾【Powered by NICT】

Track a smoothly maneuvering target based on trajectory estimation

著者 (4件)： Li Tiancheng (School of Science, University of Salamanca, Salamanca 37008, Spain) ,  Corchado Juan M. (School of Science, University of Salamanca, Salamanca 37008, Spain) ,  Chen Huimin (Dept. Electrical Engineering, University of New Orleans, LA 70148, USA) ,  Bajo Javier (Dept. Artificial Intelligence, Technical University of Madrid, Madrid 28660, 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： マニューバー・ターゲット追跡用の一般的な状態空間モデルの下で,フィルタは,目標操作,通常候補Markovモデルのバンクから最良のものを見出すまたはそれらの全てを同時に用いてが異なる確率を割り当てることにより行われるに適合するようにその状態遷移モデルがタイムリーに適応する必要がある。両方法はターゲットマヌーバを確認するための時間遅れに悩まされている。これらの問題を避けるために,連続時間軌道関数により,ターゲット運動をモデル化し,追跡問題を滑り時間窓で観察に最も適合する軌道関数の発見の目的を持つ最適化問題として定式化した。軌道関数は,平滑化,フィルタリングと予測も用いることができる。アプローチである旅客機のような標的運動パターンのクラスに特に適用可能であり,標的動力学または「ターゲットは,滑らかな軌道に移動する」という言語情報を除いてセンサ観測も利用可能なほとんど前統計情報(操縦標的円滑と呼ばれるものとして)であった。シミュレーションは,多くの古典的Markov-Bayesアプローチの,Hartikainenらの例に基づくと比較して提案アプローチの優位性を実証した。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： フィルタ ,  フィルタリング ,  連続時間系 ,  最適化問題 ,  旅客機 ,  *軌道推定 ,  平滑化
準シソーラス用語： 統計情報 ,  運動パターン ,  時間窓 ,  追跡問題 ,  時間遅れ ,  状態遷移モデル ,  Markovモデル ,  状態空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 軌道 ,  軌道推定 ,  目標 ,  追尾