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J-GLOBAL ID：202202261867304064   整理番号：22A1113903

ランダム超曲面モデルによる拡張ターゲット追跡のための新しい粒子フィルタ【JST・京大機械翻訳】

A novel particle filter for extended target tracking with random hypersurface model

著者 (4件)： Zhang Xing (School of Mathematics and Information Science, Guangxi University, Nanning, Guangxi 530003, China) ,  Yan Zhibin (School of Science, Harbin Institute of Technology-Shenzhen, Shenzhen, Guangdong 518055, China) ,  Chen Yunqi (Center for Control Theory and Guidance Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang 150011, China) ,  Yuan Yanhua (School of Science, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin, Heilongjiang 150022, China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 425  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 拡張ターゲット追跡問題のためのランダム超曲面モデルにおいて,測定方程式におけるスケーリング因子は,既存の粒子フィルタの困難さをもたらし,重みづけ更新段階における尤度を計算した。本論文では,まず,スケーリング因子の分布がGauss型によって近似される既存の近似尤度関数を単純化する。次に,正方形が均一分布を持つスケーリング因子の分布を直接取り扱うことにより,尤度の対数の新しい陽式を提案した。この式に基づいて,実行可能な重み付け方式を得て,新しい粒子フィルタリングアルゴリズム(NPFA)を提案した。シミュレーションは,NPFAが,議論の下で追跡問題のために既存の無香料Kalmanフィルタと粒子フィルタと比較して推定精度を改善することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  確率 ,  方程式 ,  簡素化 ,  正規分布 ,  *追跡 ,  フィルタリング ,  精度 ,  近似法 ,  対数 ,  *超曲面 ,  重みづけ ,  尤度関数
準シソーラス用語： *粒子フィルタ ,  推定精度 ,  尤度 ,  追跡問題 ,  *ターゲット追跡 ,  粒子フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 拡張目標追跡 ,  粒子フィルタ ,  ランダム超曲面モデル ,  重要性重量

分類 (2件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 超曲面 ,  モデル ,  拡張 ,  ターゲット追跡 ,  粒子フィルタ