文献

J-GLOBAL ID：201802237317658338   整理番号：18A0651493

Gauss過程回帰による多重操縦拡張目標追跡【JST・京大機械翻訳】

Multiple maneuvering extended targets tracking with Gaussian process regression

著者 (3件)： Li Cuiyun (西安電子科技大学 電子工程学院,陜西 西安,710071) ,  Wang Jingyi (西安電子科技大学 電子工程学院,陜西 西安 710071;中国人民解放軍 95980 部隊,湖北 襄陽 441000) ,  Ji Hongbing (西安電子科技大学 電子工程学院,陜西 西安,710071)
資料名： Xi’an Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Xi'an Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 6  ページ： 31-36  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0859A  ISSN： 1001-2400  CODEN： XDKXEP  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の多重操縦目標追跡アルゴリズムにおける形状推定の複雑さを考慮して,クラッタ追跡における目標追跡精度の問題を解決するために,Gauss過程回帰に基づく多重操縦目標追跡アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,星の凸モデルを用いて目標をモデル化し,単一目標追跡アルゴリズムに基づく多重目標追跡アルゴリズムの重みパラメータを導入し,多重目標の処理を実現し,Gauss過程回帰を用いて目標形状を推定した。シミュレーション結果により,提案したアルゴリズムは,同じ場面における複数の異なる形状の操縦目標を効果的に追跡することができ,そして,計算速度および推定精度の点で,従来の非楕円操縦目標追跡アルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機処理速度 ,  クラッタ ,  凸形 ,  モデリング ,  シミュレーション ,  *多重化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 推定精度 ,  形状推定 ,  追跡アルゴリズム ,  *ターゲット追跡 ,  *Gauss過程回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multiple maneuvering extended targets ,  star-convex models ,  Gaussian processes regression ,  shape estimation

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss過程回帰 ,  多重 ,  操縦 ,  拡張 ,  目標追跡