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J-GLOBAL ID：201802273018068154   整理番号：18A1087538

ラベルランダム有限集合フィルタに基づくマルチ拡張目標追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multiple extended target tracking algorithm based on labeled random finite set filter

著者 (5件)： Cao Zhuo (空軍工程大学信息与導航学院,陜西西安,710077) ,  Feng Xinxi (空軍工程大学信息与導航学院,陜西西安,710077) ,  Pu Lei (空軍工程大学信息与導航学院,陜西西安,710077) ,  Wang Xue (空軍工程大学信息与導航学院,陜西西安,710077) ,  Zhang Linlin (空軍大連通信士官学校基礎部計算机応用教研室,遼寧大連,116600)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 40  号： 3  ページ： 526-532  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 現在のランダム有限集合(RFS)拡張目標フィルタは,航跡を出力できない。最初に,ランダム超曲面モデルを採用して,目標を星-凸拡張形態としてモデル化し,次に,ラベル戦略を用いて,集合中の離散要素を特性化し,そして,遅延論理に基づく多重仮説追跡理論を,提案した。シミュレーション結果は,このアルゴリズムが,ターゲット追跡の過程で完全経路を形成し,ターゲットの拡張形態を効果的に推定でき,特に低SNR検出場面において,より効率的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凸形 ,  モデリング ,  *アルゴリズム ,  キャラクタリゼーション ,  モデル ,  *フィルタ ,  多重化 ,  シミュレーション ,  超曲面
準シソーラス用語： 低SN比 ,  ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： target tracking ,  multiple extended target ,  labeled random finite set(RFS) ,  clustering tendency

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラベル ,  マルチ ,  拡張 ,  目標追跡 ,  アルゴリズム