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J-GLOBAL ID：201702242331334405   整理番号：17A0387788

衛星搭載SAR,HFSWR,およびAISによる複数特徴の最尤度関連付け

Multi-Feature Maximum Likelihood Association with Space-borne SAR, HFSWR and AIS

著者 (5件)： ZHANG Hui (Inner Mongolia Univ., Hohhot, CHN) ,  LIU Yongxin (Inner Mongolia Univ., Hohhot, CHN) ,  JI Yonggang (State Oceanic Administration, Qingdao, CHN) ,  WANG Linglin (Inner Mongolia Univ., Hohhot, CHN) ,  ZHANG Jie (State Oceanic Administration, Qingdao, CHN)
資料名： Journal of Navigation  (Journal of Navigation)
巻： 70  号： 2  ページ： 359-378  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： C0951A  ISSN： 0373-4633  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 船舶監視を目的として,衛星搭載SAR(合成開口レーダ),HFSWR(高周波表面波レーダ),AIS(船舶自動識別装置)の三つの信号データに対する最尤法による複数特徴の関連付けの手法を提示し,精度を検証した。初めに,船舶の位置等の状態量,およびSAR,HFSWR,AISに関する計測モデルの定式化を示した。データ間の複数の特徴の関連付けをN次元のアサイン問題として定式化し,計測データのパーティション選定により最尤法で確率を最大化した。同パーティションにはペア・ゲーティング法を用いて探索し,繰返し探索法により組合せを検証した。2次元アサイン問題にはJVC(Jonker-Volgenant-Castanon)アルゴリズムを,また3次元問題にはLagrange緩和アルゴリズムを適用して,データの関連付けを行った。実験的データに関する本手法のモンテカルロ・シミュレーション結果を示し,精度レートが63~76%の結果を得て,複数特徴に関する本手法が最も良いとした。実船舶の航行データについて本手法を適用した平均の位置,距離,針路等の誤差分布の評価結果を図示し,検出精度の向上と誤アラーム率の低減の効果を確認した。

シソーラス用語： *船舶 ,  *合成開口レーダ ,  *レーダ ,  識別装置 ,  マッチング ,  特徴抽出 ,  *最尤法 ,  確率 ,  位置 ,  誤差 ,  距離 ,  方位角 ,  精度 ,  警報
準シソーラス用語： *AIS【船舶】 ,  位置誤差 ,  検出精度 ,  対応付け ,  *特徴マッチング

分類 (1件)： 航海と実務  (TD01020F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 衛星搭載 ,  SAR ,  AIS ,  最尤度 ,  関連付け