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J-GLOBAL ID：201702220939919095   整理番号：17A0346905

不均一センサのマルチターゲット検出と認識のためのランダム集合モデルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Random set models of dissimilar sensors for multi-target detection,tracking and recognition

著者 (5件)： Shi Shaoying (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Wang Xiaomo (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Cao Chen (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Zhang Jing (China Academy of Electronics and Information Technology) ,  Wang Xianchao (Air Force Early Warning Academy)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 12  ページ： 2685-2691  発行年： 2016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： 航空機早期警戒監視システムにおけるマルチセンサのマルチターゲット検出,追跡および認識を実現するために,マルチターゲット検出および追跡の確率的有限集合モデルに基づき,マルチセンサのマルチターゲット検出,追跡および認識の理論モデルおよび処理フレームワークを研究した。目標の運動学的状態と目標認識状態の状態を統一的に記述することによって,多目的状態を確率的有限集合によって記述されるグローバル状態としてモデル化した。運動学的センサと属性センサモデルを解析することによって,各々のセンサをグローバルセンサとしてモデル化して,各々のセンサの測定を確率的有限集合によって記述したグローバル測定としてモデル化した。大域的状態と大域的測定モデルに基づき,マルチセンサのマルチターゲット検出,追跡および認識プロセスをBAYESフィルタリングプロセスとして記述し,マルチセンサのマルチターゲット検出,追跡および認識のフレームワークを提示した。シミュレーション結果は,理論モデルとフレームワークの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監視装置 ,  モデリング ,  シミュレーション ,  航空機 ,  物体認識 ,  *センサ ,  測定モデル ,  理論モデル ,  マルチセンサ ,  *マルチターゲット

著者キーワード (5件)： random finite set ,  multi-target joint detection ,  tracking and recognition ,  multiple dissimilar sensors ,  fusion

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不均一 ,  マルチ ,  ターゲット検出 ,  ランダム集合 ,  モデル ,  提案