Optimisation d'un filtre particulaire en contexte track-before-detect
| Autor: | Bocquel, Mélanie, Lepoutre, Alexandre, Rabaste, Olivier, Le Gland, François |
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| Přispěvatelé: | ONERA - The French Aerospace Lab [Châtillon], ONERA-Université Paris Saclay (COmUE), Applications of interacting particle systems to statistics (ASPI), Université de Rennes (UR)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2011 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Actes du 23ème Colloque sur le Traitement du Signal et des Images, Bordeaux 2011 Actes du 23ème Colloque sur le Traitement du Signal et des Images, Bordeaux 2011, Sep 2011, Bordeaux, France |
| Popis: | National audience; In this paper, we are concerned with the detection and tracking of a target in TBD context. We propose here an efficient particle filter based on a relevant proposal density justified by radar detection considerations. This filter performs well compared to the classical laws used in the literature, especially in terms of speed of convergence for detection. We also identify a minimum number of particles required to ensure interesting detection performance.; Dans cet article, nous nous intéressons à la détection et au pistage d'une cible en contexte Track-Before-Detect (TBD). Nous proposons ici un filtre particulaire efficace, fondé sur le choix d'une loi instrumentale pertinente motivée par des considérations de détection radar et permettant un gain significatif par rapport aux lois classiquement utilisées dans la littérature, notamment en terme de rapidité de convergence du filtre pour la détection. Nous déterminons également un nombre minimal de particules requis pour garantir des performances de détection intéressantes. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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