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J-GLOBAL ID：201902281734342473   整理番号：19A2580487

高密度クラッタにおけるファジィデータ関連多目的追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy Data Associated with Multi-target Tracking Algorithm under Dense Clutter

著者 (4件)： Kang Xuchao (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  He Guangjun (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Chen Feng (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  He Qifang (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051)
資料名： Tance yu Kongzhi Xuebao  (Tance yu Kongzhi Xuebao)
巻： 41  号： 4  ページ： 56-61,65  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2221A  ISSN： 1008-1194  CODEN： TYKXAM  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： 高密度クラッタ環境におけるマルチターゲット追跡の精度が低く,リアルタイム性が悪いという問題に照準を定めて,本論文は,高密度クラッタに基づくファジィクラスタ化データ関連マルチターゲット追跡アルゴリズムを提案した。ファジィクラスタリングを用いて,異なる観測量の相対目標のメンバーシップ度をファジィ相関確率として得て,目標に及ぼす公共観測の影響を解析することによって,遠近距離における共通観測影響要因を導入して,ファジィ相関確率行列を再構成した。次に,ファジィ相関確率とカルマンフィルタを組み合わせて,異なる観測量によって得られる状態推定の加重融合によって,各々の目標を個別に追跡して,目標の状態更新を実現した。シミュレーション結果により,クラッタ密集環境において,このアルゴリズムは,多重目標追跡のリアルタイム性を保証することができ,そして,異なる観測量状態推定を,遠隔近距離の共通影響因子によって,重み付けすることができ,そして,目標追跡の精度を保証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多重化 ,  状態推定 ,  Kalmanフィルタ ,  シミュレーション ,  確率行列 ,  *曖昧さ ,  再構成 ,  *クラッタ ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 影響因子 ,  ターゲット追跡 ,  加重 ,  マルチターゲット ,  *追跡アルゴリズム ,  *高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラッタ ,  ファジィデータ ,  多目的 ,  追跡アルゴリズム