Luận Án Tiến Sĩ Ứng Dụng Phương Pháp Lọc Bayes Và Mô Hình Markov Ẩn Trong Bài Toán Quan Sát Quỹ Đạo Đa Mục Tiêu

Luận án đã đạt được một số kết quả mới sau đây:
Với lớp mô hình MTT (Multiple Taget Tracking) tổng quát có thể có hiện tượng mục tiêu bị che khuất, luận án đề xuất phương pháp liên kết dữ liệu mới là chiến lược liên kết dữ liệu dựa trên hệ thống ánh xạ được xác định đệ quy. Chiến lược liên kết này khắc phục được tình trạng “mất mục tiêu”, “mất quỹ đạo bám” khi có mục tiêu bị che khuất. Đồng thời luận án cũng chứng minh được sự tồn tại chiến lược liên kết dữ liệu tối ưu theo nghĩa Bayes, chỉ ra cách xây dựng tường minh chiến lược thỏa mãn tính chất tổng quát cho trước và tính chất “ -tối ưu” cụ thể thường dùng trong thực tiễn.
Với lớp mô hình MTT chỉ quan tâm tới một lớp con các mục tiêu, luận án đã tiếp cận bằng mô hình HMM và đã thu được các kết quả mới sau: Đề xuất “thuật toán tiến”, “thuật toán Viterbi cải tiến” đối với HMM không thuần nhất; Xây dựng HMM tương thích và giải quyết bài toán xác định số lượng mục tiêu trong lớp mục tiêu cần quan tâm của mô hình MTT nêu trên.

• Luận án tiến sĩ toán học
• Chuyên ngành Lý thuyết xác suất và Thống kê toán học
• Người hướng dẫn khoa học:TS. Trịnh Quốc Anh; TS. Nguyễn Văn Hùng
• Tác giả: Nguyễn Thị Hằng
• Số trang: 106
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Viện Khoa học và Công nghệ quân sự 2021

Link Download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.13&view=38724
https://drive.google.com/uc?id=1dViaQV_Alg48BjHXykbct-GLeZcYyprz
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1