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J-GLOBAL ID：201902237805391468   整理番号：19A0488213

センサ故障によって引き起こされる目標追跡を操縦するための立体的原理支援IMM適応UKFアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Cubature-Principle-Assisted IMM-Adaptive UKF Algorithm for Maneuvering Target Tracking Caused by Sensor Faults

著者 (5件)： Zhou Huan (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Zhao Hui (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Huang Hanqiao (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China) ,  Huang Hanqiao (Astronautics College, Northwestern Polytechnic University, Xi’an 710072, China) ,  Zhao Xin (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 10  ページ： 1003  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非ガウス分布とセンサ故障によって引き起こされる操縦目標追跡の間,減少フィルタリング精度の問題を解決することを目的として,著者らは効率的相互作用多重モデル無香料Kalmanフィルタ(IMM-UKF)アルゴリズムを開発した。IMM-UKFを2つのリンクに分割することによって,このアルゴリズムは,非Gauss問題を解決するためのキューブ-原理支援IMM法(CPIMM)を構成するIMM-UKFの外部リンクを考慮することによって,相互作用の後のランダム変数の確率密度を近似するために,曲線原理を導入して,状態の寄与をバランスさせるために適応マトリックスに導いた。このアルゴリズムは,センサ故障に対処するための新しい適応UKFアルゴリズム(NAUKF)と呼ばれるIMM-UKFの内部リンクを考慮することにより,フィルタリング解を提供する。提案したCPIMM-NAUKFを,1つのナビゲーション実験と1つの操縦目標追跡実験を含む数値シミュレーションと2つの実用的実験において評価した。シミュレーションと実験結果は,提案したCPIMM-NAUKFが既存のIMM-UKFより大きなフィルタリング精度とより速い収束性を持つことを示した。提案したアルゴリズムは非常に良好な追跡性能を達成し,操縦目標追跡の分野において有効で適用可能である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  フィルタリング ,  シミュレーション ,  *運転 ,  確率密度 ,  正規分布 ,  遺伝子
準シソーラス用語： 多重モデル ,  数値シミュレーション ,  ランダム変数 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  相互作用複雑モデル ,  *ターゲット追跡 ,  *センサ故障 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 操縦目標追跡 ,  相互作用する多重モデル(IMM) ,  無香料Kalmanフィルタ(UKF) ,  Gauss分布 ,  センサ故障 ,  立体的原理 ,  適応行列遺伝子

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  レーダ  (ND13010H)

引用文献 (44件)：

• Matveev, A.S.; Semakova, A.A.; Savkin, A.V. Tight circumnavigation of multiple moving targets based on a new method of tracking environmental boundaries. Automatica 2017, 79, 52-60.
• Fan, Y.; Lu, F.; Zhu, W.; Bai, G.; Yan, L. A Hybrid Model Algorithm for Hypersonic Glide Vehicle Maneuver Tracking Based on the Aerodynamic Model. Appl. Sci. 2017, 7, 159.
• Cao, Y.; Wang, G.; Yan, D.; Zhao, Z. Two Algorithms for the Detection and Tracking of Moving Vehicle Targets in Aerial Infrared Image Sequences. Remote Sens. 2016, 8, 28.
• Leven, W.F.; Lanterman, A.D. Unscented Kalman Filters for Multiple Target Tracking With Symmetric Measurement Equations. IEEE Trans. Autom. Control 2009, 54, 370-375.
• Song, Y.; Zhang, B.; Zhao, K. Indirect neuroadaptive control of unknown MIMO systems tracking uncertain target under sensor failures. Automatica 2017, 77, 103-111.

タイトルに関連する用語 (9件)： センサ故障 ,  目標追跡 ,  操縦 ,  立体 ,  原理 ,  支援 ,  適応 ,  UKF ,  アルゴリズム