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J-GLOBAL ID：201702289239325818   整理番号：17A1130445

一般化された局所的最適アプローチを介した非協力ターゲットの分散検出【Powered by NICT】

Distributed detection of a non-cooperative target via generalized locally-optimum approaches

著者 (2件)： Ciuonzo D. (University of Naples “Federico II”, DIETI, Via Claudio 21, 80125 Naples, Italy) ,  Salvo Rossi P. (Department of Electronics and Telecommunications, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 36  ページ： 261-274  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,無線センサネットワーク(WSN)を用いた非協調的ターゲットの分散検出に取り組んでいる。標的が存在すると,センサはセンサ間の距離,標的(未知)位置に依存する振幅減衰と未知のランダム信号,白色Gauss雑音に埋め込まれたを観測した。核融合センター(FC)は間違いをおこし二値対称チャネル(BSC)によるセンサ決定を受け,(潜在的)より正確な全体的な意思決定を行うことを担当している。得られた問題は,ターゲット本仮説の下でのみ存在する厄介なパラメータによる片側試験である。最初の一般化尤度比検定(GLRT),Bayesとハイブリッドアプローチに基づく融合ルールに焦点を当てた。,計算の複雑さを減らすことを目的とした,よく知られた局所最適検出(LOD)フレームワークの一般化に基づく融合則を開発した。最後に,全ての提案した規則は,性能と複雑性の観点から比較した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  対称通信路 ,  ランダム信号 ,  意思決定 ,  Gauss雑音 ,  *センサ ,  センサネットワーク ,  核融合
準シソーラス用語： 複雑性 ,  一般化尤度比検定 ,  振幅減衰 ,  無線センサネットワーク ,  *分散検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 決定の融合 ,  分散検出 ,  GLRT ,  LOD ,  Bayesアプローチ ,  ターゲット検出

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 協力 ,  ターゲット ,  分散検出