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J-GLOBAL ID：201702264878215487   整理番号：17A1267756

二重フェロモンクラスタリングに基づくU AVスウォームの目標追跡最適化【Powered by NICT】

Target Tracking Optimization of UAV Swarms Based on Dual-Pheromone Clustering

著者 (6件)： Brust Matthias R. ,  Zurad Maciej ,  Hentges Laurent ,  Gomes Leandro ,  Danoy Gregoire ,  Bouvry Pascal
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBCONF  ページ： 1-8  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： 通信範囲の無人機(UAV)は,無線通信インタフェイスを装備した場合,それら自身の間でデータを共有できる自律航空機である。単一U AVと比較して,共同群として多重U AVを用いた相乗的に複雑な問題を解決する能力のために,ターゲット追跡,偵察,監視ミッションのためのかなりより効果的である。ターゲット検出と追跡における成功率は地図被覆性能の監視結果を伝搬再検討既に観測された地域を避けるためにU AV間のネットワーク連結性に依存するに依存する。本論文では,UAVの群のための三つの目的を最適化する問題を考察した:(a)目標検出と追跡,(b)マップ被覆率,および(c)ネットワーク連結性。二重フェロモンクラスタリングハイブリッドアプローチ(DPCHA),著者らのアプローチは,マルチホップクラスタリングとこれらの三つの目的を最適化するために二重フェロモンアリコロニーモデルを組み込んでいる。クラスタリングは,安定なオーバレイネットワークを維持するが,引力と斥力のフェロモンは,検出されたターゲットの地域を特徴づけ,地域を受診した。DPCHAは一時的に見えない標的を扱うための消失標的モデルを紹介した。広範なシミュレーションにより,DPCHAは被覆率公平性,クラスタの安定性,結合揮発性の評価における有意な改善をもたらすことを示した。純二重フェロモンアプローチとないベースモデル,モデルから基地局を除去すると提案アプローチを比較した。結果は,純粋な二重フェロモンアプローチと比較してマップ被覆の約50%の改善を示した。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： 通信 ,  連結性 ,  *スウォーム ,  無人機 ,  *クラスタ ,  被覆率 ,  *最適化 ,  *フェロモン ,  被覆 ,  *クラスタ化 ,  モデル ,  ネットワーク ,  基地局
準シソーラス用語： オーバレイネットワーク ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： フェロモン ,  クラスタリング ,  スウォーム ,  目標追跡 ,  最適化