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J-GLOBAL ID：201702230990896173   整理番号：17A1037324

受動バイスタティックレーダにおけるマルチターゲット追跡のためのゲーム理論を用いたデータ結合【Powered by NICT】

Data association using game theory for multi-target tracking in passive bistatic radar

著者 (4件)： Daniyan Abdullahi (Signal Processing and Networks Research Group, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, UK) ,  Aldowesh Abdulrazaq (Prince Sultan Advanced Tech. Research Institute (PSATRI), King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Gong Yu (Signal Processing and Networks Research Group, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, UK) ,  Lambotharan Sangarapillai (Signal Processing and Networks Research Group, Wolfson School of Mechanical, Electrical and Manufacturing Engineering, Loughborough University, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RadarConf17  ページ： 0042-0046  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実受動バイスタティックレーダ(PBR)環境におけるターゲットの数を変化させた多目標追尾(MTT)のためのゲーム理論的データ連想法を調べた。レーダ測定はNational Instrument(NI)Universal Software Radio Peripheral(USRP)を用いて開発したPBRを得た。数変化ターゲットのターゲット状態推定への飛跡を関連の問題を考察した。ターゲット状態推定を得て,ゲームとしてのターゲットトラック間の相互作用をモデル化するためにマルチターゲット追跡を行うために逐次モンテカルロ確率仮説密度(SMC PHD)フィルタを用いた。この実レーダデータを用いた実験結果は,多重目標追跡のためのゲーム理論的データ結合の有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  モンテカルロ法 ,  *ゲーム ,  フィルタ ,  *レーダ ,  相互作用 ,  *ゲーム理論 ,  多重化 ,  状態推定
準シソーラス用語： *ターゲット追跡 ,  飛跡 ,  多ターゲット追跡 ,  *データ結合 ,  *マルチターゲット ,  *バイスタティックレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： バイスタティックレーダ ,  マルチ ,  ターゲット追跡 ,  ゲーム理論 ,  データ結合