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J-GLOBAL ID：202002219297422039   整理番号：20A1380617

戦闘タスクのための最小リスクセンサスケジューリング手法【JST・京大機械翻訳】

Sensor scheduling method based on minimum risk facing the combat task

著者 (3件)： Dan Ganlin (陸軍工程大学 電子与光学工程系,河北 石家庄,050000) ,  Pang Ce (陸軍工程大学 電子与光学工程系,河北 石家庄,050000) ,  Duan Xiusheng (陸軍工程大学 電子与光学工程系,河北 石家庄,050000)
資料名： Guofang Keji Daxue Xuebao  (Guofang Keji Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 2  ページ： 186-193  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0569A  ISSN： 1001-2486  CODEN： GKDXEM  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： リスク理論に基づいて,異なるターゲット検出タスクのためのセンサスケジューリング法を提案した。アクティブセンサ放射の遮断リスクとターゲット検出リスクを組合せて,一般的ターゲット検出フレームワークにおけるセンサ最小リスクスケジューリングモデルを確立した。目標追跡,目標認識,および目標脅威レベル評価の3つの状況に従って,センサ最小リスクスケジューリングモデルを具体化し,異なる状況における目標検出リスク値の計算方法を与えた。カオス的アイデア,逆学習,および双方向の車輪盤に基づく改良人工ハチコロニーアルゴリズムを,モデルを解くために提案した。シミュレーション実験は,モデルの実現可能性とアルゴリズムの有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  学習 ,  物体認識 ,  センサ ,  有効性 ,  カオス
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  ターゲット検出 ,  センサスケジューリング ,  人工ハチコロニーアルゴリズム ,  アクティブセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  宇宙飛行体  (QK08000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 戦闘 ,  タスク ,  リスク ,  センサスケジューリング ,  手法