追尾アルゴリズムM^3 JPDAの高速化のための準最適化手法
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概要
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追尾目標の近傍に他の目標あるいはクラッタが存在する高密度環境での多目標追尾が重要な技術課題となっている.高密度環境での多目標追尾に有効なアルゴリズムとしてJPDA(Joint Probabilistic Data Association)が知られている.このJPDAの拡張であるM^3 JPDA(Multiple Maneuver Model JPDA)は複数の運動モデルを並列に設定することで旋回目標に対する追尾性能を向上させている.ただし,M^3 JPDAはL個の目標に対してN個の運動モデルを使用した場合,N^L個のモデル信頼度の算出が必要であり演算負荷が大きい.本報告では,この問題に対して,モデル信頼度の算出がNL個ですむように高速化された高速化M^3 JPDAを提案する.さらに,高密度環境の追尾シミュレーションを行った結果,高速化による追尾性能の劣化は小さかった.一方,M^3 JPDAは演算負荷が高く実行困難となるほどであったのに対し,高速化M^3 JPDAは十分高速に動作した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-02-15
著者
-
系 正義
三菱電機株式会社鎌倉製作所
-
小菅 義夫
三菱電機株式会社情報技術総合研究所
-
系 正義
情報技術総合研究所
-
小菅 義夫
三菱電機株式会社 情報技術総合研究所
-
山家 明男
三菱電機株式会社情報技術総合研究所
-
山家 明男
三菱電機株式会社 情報技術総合研究所
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