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J-GLOBAL ID：202202222066520585   整理番号：22A0569216

複雑な環境における低高度操縦目標追跡のためのセンサ協調スケジューリング法【JST・京大機械翻訳】

Sensor cooperative scheduling method for low-altitude maneuvering target tracking in complex environment

著者 (3件)： Zhang Yunpu (Army Engineering University, Shijiazhuang, China) ,  Xu Gongguo (Northwest Institute of Nuclear Technology, Xi’an, China) ,  Shan Ganlin (Army Engineering University, Shijiazhuang, China)
資料名： Sensor Review  (Sensor Review)
巻： 42  号： 1  ページ： 133-144  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0968A  ISSN： 0260-2288  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:低高度操縦目標の連続および安定追跡は,通常,地形オクルージョンおよびドップラーブラインドゾーン(DBZ)により困難である。本論文は,低高度操縦目標を追跡するための多重レーダセンサの非筋肉スケジューリング法を提示することを目的とする。このスケジューリング問題において,マルチセンサシステムの低い遮断確率を維持しながら,最良の追跡精度を得るためのターゲットを観察するために,最良のセンサを系統的に選択した。設計/方法論/アプローチ:まず,センサスケジューリングプロセスを,部分的に観察可能なMarkov決定プロセスフレームワーク内で定式化した。第2に,相互作用多重モデルアルゴリズムと立方Kalmanフィルタアルゴリズムを結合して,目標状態を推定して,DBZ情報を適用して,測定情報が欠けるとき,目標状態を推定した。次に,マルチステップスケジューリングプロセスの将来期待される目的を計算するために,立方サンプリング戦略に基づく近似法を提唱した。さらに,改良量子パーティクルスウォーム最適化(QPSO)アルゴリズムを提示して,センサスケジューリング動作を迅速に解決した。最適化問題,改良QPSOアルゴリズムを提示して,センサスケジューリング動作を迅速に解決した。伝統的スケジューリング方式と比較して,提案方法は,低い遮断確率でより高い目標追跡精度を維持することができる。そして,DBZにおける提案した目標状態推定方法は,より良い追跡性能を持った。オリジナル性/価値:本論文では,DBZ,センサ遮断確率および複雑な地形環境を,センサスケジューリングにおいて考慮し,そしてそれは,複雑な環境において,良好な実際的応用を持った。Copyright 2022 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化問題 ,  *スケジューリング ,  最適化手法 ,  状態推定 ,  環境 ,  近似法 ,  多重化 ,  Kalmanフィルタ ,  センサ ,  定式化 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *ターゲット追跡 ,  センサスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： センサスケジューリング ,  マルチセンサシステム ,  低高度目標追跡 ,  ドップラーブラインドゾーン ,  知的最適化アルゴリズム

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 環境 ,  高度 ,  操縦 ,  目標追跡 ,  協調 ,  スケジューリング