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J-GLOBAL ID:202102220747647216   整理番号:21A0012400

操縦目標を追跡するNCVKalmanフィルタの残留の自己相関に関するノート【JST・京大機械翻訳】

Note on Autocorrelation of the Residuals of the NCV Kalman Filter Tracking a Maneuvering Target
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  号: RadarConf20  ページ: 1-6  発行年: 2020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:
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Kalmanフィルタは,白色雑音加速誤差を有するほぼ一定速度(NCV)ターゲットを追跡するための最適推定器である。しかし,ターゲット操作が,白色雑音入力仮定を破るとき,フィルタ推定は,偏ったか,より悪くなり,目標軌道の損失につながる。より大きなプロセス雑音の選択は,操作中の状態推定のバイアスを低減するが,ターゲットがフィルタ性能を操縦しない場合,フィルタ性能は最適から遠い。操縦目標を追跡するための決定指向技術において,推定プロセスは,目標操作の開始と終了に関するハード決定によって影響を受ける。本研究では,操縦目標に対する連続残差の自己相関を導出し,操縦検出のための新しい試験を提案した。NCVカルマンフィルタのプロセスノイズ共分散が操縦目標を追跡するために人工的に高いとき,操作検出のための特定の誤警報率を達成することは,課題であった。この課題に対する改善も示した。Copyright 2021 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理  ,  音声処理  ,  NMR一般  ,  符号理論  ,  図形・画像処理一般 

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