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J-GLOBAL ID：202102253355479141   整理番号：21A0318239

ET-GMPHDアルゴリズムに基づく編隊目標追跡方法【JST・京大機械翻訳】

Formation target tracking method based on ET-GMPHD algorithm

著者 (4件)： Xiong Wei (海軍航空大学信息融合研究所,山東烟台264001) ,  Gu Xiangqi (海軍航空大学信息融合研究所,山東烟台264001) ,  Xu Congan (海軍航空大学信息融合研究所,山東烟台264001) ,  Hao Yanbiao (92020部隊,山東青島266071)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 42  号： 11  ページ： 2434-2440  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 低検出環境における編隊目標の追跡問題を目的として,拡張目標Gauss混合確率仮説密度(extendedtargetGaussianmixprobabilityhypothesisdensity)を提案した。ET-GMPHDアルゴリズムは,編隊目標追跡法である。最初に,Gauss項を保存し,次に外挿し,次に,Jensen-Shannon(JS)発散を用いて,次の瞬間状態推定値と外挿値の間の類似性を測定し,そして,目標が失われたかどうかを反映して,実際の目標を剪定しないようにした。目標検出による追跡結果の不正確な問題を解決した。次に,サイクル閾値集合法と組み合わせて,状態推定量を得て,状態集合における過剰状態値の影響を除去した。最後に,シミュレーション結果は,提案方法が,検出確率が極めて低い場合に効果的に追跡でき,良好な追跡性能を持つことを示した。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 ,  外挿法 ,  状態推定 ,  類似性 ,  推定量
準シソーラス用語： 追跡問題 ,  編隊 ,  *ターゲット追跡 ,  検出確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  編隊 ,  目標追跡