講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-04-25 10:00
高誤警報環境下における分離目標対処型MLPDAによる航跡抽出 ○山田哲太郎・森 正憲・高林佑樹・亀田洋志・梅澤 徹(三菱電機) SANE2014-1 |
抄録 |
(和) |
高誤警報環境下での目標航跡抽出方式として,最尤推定により目標航跡を抽出するMLPDA(Maximum Likelihood Probabilistic Data Association)が存在するが,MLPDAでは目標の分離航跡を抽出できないという課題がある.本発表では,分離目標の分離フレーム,分離角度,速度倍率をパラメータとして最尤推定を行った上,分離フレームの推定値に応じた航跡閾値を計算することにより,目標の分離航跡を抽出するMLPDAを提案する.シミュレーションの結果,提案方式は,精度良く目標の分離航跡を抽出できることを確認した. |
(英) |
Track extraction of a splitting target is one of the important problems in the field of target tracking. However, it is difficult to extract a track for a splitting target under high false alarm density environment, because many false tracks are created. In order to resolve the problem, we proposed enhanced ML-PDA using a threshold for a splitting target. The validity of the proposed algorithm has been confirmed through several computer simulations. |
キーワード |
(和) |
最尤推定 / 目標抽出 / 分離目標 / 高誤警報環境 / 低SNR / / / |
(英) |
Maximum Likelihood / Track Initiation / Splitting Target / Low Signal-to-Noise / ML / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 20, SANE2014-1, pp. 1-6, 2014年4月. |
資料番号 |
SANE2014-1 |
発行日 |
2014-04-18 (SANE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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