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Enregistrement W3137178346 · doi:10.37394/23202.2020.19.2

The Use of Kalman Filter Techniques for Ship Track Estimation

2020· article· en· W3137178346 sur OpenAlex
Mansour H. Assaf, Groza Voicu, Emil M. Petriu

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTarget Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKalman filterGlobal Positioning SystemTrack (disk drive)Computer scienceTracking (education)Extended Kalman filterTracking systemExploitAutomatic Identification SystemFast Kalman filterMoving horizon estimationReal-time computingControl theory (sociology)Artificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unscented Kalman Filter (UKF) is a technique used in non-linear applications and dynamic systems identification (e.g. tracking marine vessels and ships) that require state and parameter estimation. This paper studies Kalman Filter (KF) based techniques for tracking ships using Global Positioning System (GPS) data. The present work proposes to exploit information from GPS sensors in order to track a ship in real-time. The absence and presence problem of a ship is handled by a applying KF theory to analyze GPS coordinates and compare current marine vessel routes to previously recorded ones. To study tracking performance, the system was implemented in C++ and simulation results demonstrate the feasibility and high accuracy of the proposed tracking method

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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