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J-GLOBAL ID：202202227214179884   整理番号：22A0456388

多重仮説追跡アルゴリズムを用いたISAR画像シーケンスのための新しい散乱体軌道相関法【JST・京大機械翻訳】

A New Scatterer Trajectory Association Method for ISAR Image Sequence Utilizing Multiple Hypothesis Tracking Algorithm

著者 (4件)： Du Rongzhen (Key Laboratory of Electronic Information Countermeasure and Simulation Technology of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, China) ,  Liu Lei (Key Laboratory of Electronic Information Countermeasure and Simulation Technology of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, China) ,  Bai Xueru (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhou Feng (Key Laboratory of Electronic Information Countermeasure and Simulation Technology of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5103213.1-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 散乱軌跡結合は,逆合成開口レーダ(ISAR)画像シーケンスからの3Dターゲット再構成の重要なステップである。非協力的目標の複雑な散乱体軌道相関に対処するために,多重仮説追跡(MHT)アルゴリズムに基づく新しい方法を提案した。最初に,散乱体軌道連想状況を多重仮説ツリーとしてモデル化し,その中で各分岐が可能な関連を表す。次に,各特定の分岐における仮説を生成するために,一般的軌道運動モデルを構築し,パラメータを現在の軌道相関状況に基づいて推定した。パラメータ推定精度は軌道長の成長と共に増加する。そのうえ,不正確な相関初期化と方向選択の影響を除くために,融合アルゴリズムを提案して,前方と後方関連軌道を併合する。最後に,シミュレーションデータと電磁データに基づく実験結果は,提案した方法の有効性とロバスト性を証明した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  *散乱 ,  シミュレーション ,  *多重化 ,  再構成 ,  パラメータ推定 ,  三次元 ,  有効性 ,  *散乱体 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *画像列 ,  *逆合成開口レーダ ,  運動モデル ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多重 ,  仮説 ,  追跡アルゴリズム ,  ISAR ,  画像シーケンス ,  散乱体 ,  軌道 ,  相関法