Unconstrained underwater multi-target tracking in passive sonar systems using two-stage PF-based technique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A robust particle filter (PF)-based multi-target tracking solution for passive sonar systems able to track an unknown time-varying number of multiple targets, while keeping continuous tracks of such targets, is presented in this article. PF is a nonlinear filtering technique that can accommodate arbitrary sensor characteristics, motion dynamics and noise distributions. An enhanced version of PF is employed and is called Mixture PF. The commonly used sampling/importance resampling PF samples from the prior importance density, while Mixture PF samples from both the prior and the observation likelihood. In order to be able to track an unknown time-varying number of multiple targets, two Mixture PFs are used, one for target detection and the other for tracking multiple targets, and a density-based clustering technique is used after the first filter. This article demonstrates the applicability of the proposed technique for the passive problem, which suffers from the lack of measurements and the small detection range of the buoys, especially for weak signals. A contact-level simulation was used to generate different scenarios and the performance of the proposed technique called Clustered-Mixture PF was examined with either bearing measurement only or bearing and Doppler measurements, and it demonstrated its high performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle