高クラッタ環境における最尤推定型航跡抽出法の検討

森 正憲; 松崎 貴史; 亀田 洋志

doi:10.11511/jacc.53.0.293.0

第53回自動制御連合講演会

セッションID: 613

DOI https://doi.org/10.11511/jacc.53.0.293.0

会議情報

主催: 日本機械学会, 計測自動制御学会, システム制御情報学会, 化学工学会, 精密工学会, 日本航空宇宙学会

共催: 50の学会，協会などから協賛

同定・推定（１）

高クラッタ環境における最尤推定型航跡抽出法の検討

*森正憲, 松崎貴史, 亀田洋志

著者情報

キーワード: ML-PDA, 最尤推定, 航跡抽出, グリッドサーチ, 指向性部分空間探索

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抄録

高クラッタ環境における目標航跡抽出法として最尤法に基づくML-PDAが注目されている．しかし評価関数の大域的最適解が複数存在する場合や，局所最適解への収束による推定精度の劣化が課題である．本研究ではこれらへの対処法として，複数時刻の最適解を探索し，そのうちのどれが目標かを航跡の連続性に基づいて判断する方式を提案する．さらに観測値に基づいて探索領域を絞り込み，計算負荷の低減と推定精度の改善を図る．

責任著者(Corresponding author)

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