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J-GLOBAL ID：201802261700900714   整理番号：18A0202663

多目的粒子PHDフィルタに基づく画像観測からの複数目標検出前追跡【Powered by NICT】

Multitarget track-before-detect from image observations based on multi-object particle PHD filter

著者 (4件)： Zhu Ran (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China) ,  Long Yunli (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China) ,  Sha Zhichao (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China) ,  An Wei (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIERS  ページ： 3062-3066  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： 近接物体と標的交差のようなより複雑な状況に対処するために,著者らは多目的粒子PHD(MOP PHD)フィルタに基づく画像観測のための再帰的マルチターゲットTBDアルゴリズムを提案した。単一ターゲットPHD強度からのサンプリングの代わりに,マルチオブジェクト集合粒子サンプリングは,予測された多物体密度の近似で利用されている。マルチオブジェクト状態の更新は密接に配置された点標的の重複照明に対応するより一般的な観測モデルに対応する多目的集合尤度関数を組み込んでいる。各マルチオブジェクト集合粒子は乱数可能な単一ターゲット状態を含む,一般化された観測モデルと組み合わせたマルチオブジェクト状態の影響を多天体測定更新手順中に同時に考慮に入れることができる。標準逐次モンテカルロPHD(SMC PHD)フィルタに基づいて,画像観測のための多目的粒子PHDフィルタを開発し,評価した。シミュレーション結果は,提案した方法は,非重複仮定の制限,移動目標は,密接な間隔になる特に場合より正確な推定を達成できることを示した。Copyright 2018 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 ,  モンテカルロ法 ,  乱数 ,  シミュレーション ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  尤度関数 ,  照明
準シソーラス用語： 移動目標 ,  観測モデル ,  *マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 観測 ,  複数目標 ,  追跡