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J-GLOBAL ID：202002270891397618   整理番号：20A0960981

レーダセンサのための散乱中心モデルによる結合ターゲット追跡と分類【JST・京大機械翻訳】

Joint Target Tracking and Classification with Scattering Center Model for Radar Sensor

著者 (3件)： Zhan Ronghui (Science and Technology on Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology,Changsha,China) ,  Wang Liping (Science and Technology on Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology,Changsha,China) ,  Zhang Jun (Science and Technology on Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology,Changsha,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCAIS  ページ： 1-5  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： 本論文において,広帯域レーダのためのモデルベースの結合追跡と分類(JTC)方法を提案した。この方法は3D散乱中心モデル(3D-SCM)に基づいており,ターゲットのアスペクト角の情報を用いて予測された高距離分解能プロファイル(HRRP)を生成するために使用される。アスペクト角は粒子フィルタを持つターゲット状態から導いた。目標分類は,予測HRRPと観測されたHRRPのデータ整合と相関を通して実行される。追跡手順の連続性のために,目標状態とクラス確率の推定不確実性は,フィルタの再帰が進むにつれて減少して,このように,安定した追跡と分類結果を得るために減少した。提案した方法の有効性を,海洋船舶ターゲットに対するシミュレーション結果により検証した。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 ,  フィルタ ,  *レーダ ,  不確実性 ,  連続性 ,  三次元 ,  広帯域 ,  有効性
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  モデルベース ,  距離分解能 ,  *ターゲット追跡 ,  海上船舶 ,  *レーダセンサ ,  *散乱中心 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： レーダセンサ ,  散乱中心 ,  モデル ,  ターゲット追跡 ,  分類