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J-GLOBAL ID：202002256066359782   整理番号：20A0436162

マヌーバ検出による重量ベースのマルチイノベーション知的トラッキングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Weight-based Multi-innovation Intelligent Tracking Algorithm with Maneuver Detection

著者 (5件)： Wu Youli (University of Air Force Engineering,Department of Weapon Science and Technology,Xi’an,China) ,  Xu Yang (University of Air Force Engineering,Department of Weapon Science and Technology,Xi’an,China) ,  Liu Tongxin (University of Air Force Engineering,Department of Weapon Science and Technology,Xi’an,China) ,  Dong Xinyu (University of Air Force Engineering,Department of Weapon Science and Technology,Xi’an,China) ,  Peng Chuanzhuan (University of Jiangsu Institute of Commerce,Department of Information and Technology,Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCASIT  ページ： 216-220  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタの性能は,モデルが誤っているか,またはターゲットが予想外に操作するかにより,かなり劣化する可能性がある。この問題を解決するために,操縦検出による重量ベースのマルチイノベーション知的補正アルゴリズムを提案した。二重誤差楕円と呼ばれる知的操縦検出アルゴリズムを誤差楕円に対する両側閾値を設定することによって提示して,それは操作に対する感度を改良することによって操作機会を検出することができた。次に,著者らは,操作偏差とモデル誤差を減少させるために,射影を構築することを通して,マルチイノベーションの重みを計算した。特に,射影は,2時間ステップにおける予測と有効測定間のユークリッド距離に関して構成される。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,適応Kalmanフィルタと従来のKalmanフィルタよりも費用対効果に優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  Kalmanフィルタ ,  射影 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 費用対効果 ,  適応Kalmanフィルタ ,  Euclid距離 ,  時間ステップ ,  モデル誤差 ,  検出アルゴリズム ,  *マヌーバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： マヌーバ ,  マルチ ,  イノベーション ,  トラッキング ,  アルゴリズム