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J-GLOBAL ID：202002221463046216   整理番号：20A1978045

多目的最適化に基づくPHD粒子フィルタ改良アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

MOGWO-based improved PHD particle filter algorithm

著者 (4件)： Wu Mian (空軍預警学院,武漢,430019) ,  Yuan Junquan (空軍預警学院,武漢,430019) ,  Zheng Daikun (空軍預警学院,武漢,430019) ,  Chen Alei (空軍預警学院,武漢,430019)
資料名： Kongjun Yujing Xueyuan Xuebao  (Kongjun Yujing Xueyuan Xuebao)
巻： 34  号： 2  ページ： 104-110  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3586A  ISSN： 2095-5839  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： 従来のPHD粒子フィルタアルゴリズムにおいて,目標数推定精度が低く,位置推定誤差が大きいという欠点を克服するために,多目的灰色ループ最適化(MOGWO-PHD)に基づく粒子フィルタアルゴリズムを提案した。予測と更新プロセスの間に,多目的灰色ループ最適化アルゴリズムを追加して,予測粒子集合を,最新の観測情報によって再最適化して,次に,粒子移動からターゲットまでの高尤度確率領域まで移動して,再サンプリングの後,粒子の貧弱な問題を軽減した。次に,密度クラスタ化(DBSCAN)アルゴリズムを用いて,粒子をクラスタ化して,目標状態を抽出した。シミュレーション結果により,MOGWO-PHDアルゴリズムは,異なるクラッタ密度において,従来のPHD粒子フィルタアルゴリズムよりも,目標数および状態推定精度に優れていた。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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化手法 ,  クラスタ化 ,  クラッタ
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  *粒子フィルタ ,  リサンプリング ,  推定誤差 ,  推定精度 ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多目的最適化 ,  粒子フィルタ ,  アルゴリズム