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J-GLOBAL ID：201802210388834872   整理番号：18A2039804

Euclid距離行列に基づくロバストなセンサ位置決め【JST・京大機械翻訳】

Robust Sensor Localization Based on Euclidean Distance Matrix

著者 (4件)： Liu Dehong (Mitsubishi Electric Research Laboratories) ,  Mansour Hassan (Mitsubishi Electric Research Laboratories) ,  Boufounos Petros T. (Mitsubishi Electric Research Laboratories) ,  Kamilov t Ulugbek S. (Washington University in St. Louis)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 7998-8001  発行年： 2018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： リモートセンシングシステムにおいて,センサ位置の正確な知識は焦点画像を生成するために重要である。受信された信号データから誤りまたは摂動されたセンサを正確に位置決めするために,低ランクユークリッド距離行列(EDM)再構成に基づくロバストなセンサ位置決め法を提案した。この目的のために,検出下のセンサと物体のEDMを定義し,不正確なセンサ位置とセンサから物体までの距離の間の距離を信号コヒーレンス解析を用いて計算することにより部分的に初期化した。次に,乗算器(ADMM)の交互方向法を用いて,制約付き最適化問題を解くことにより,真のセンサ位置と距離誤差のスパース行列に対応する低ランクEDMへの入力を欠いて,雑音のあるEDMを分解した。いくつかの波長まで未知の摂動を持つ一様な線形アレイ上でのシミュレーションにより,この方法を検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  乗算器 ,  リモートセンシング ,  スパース行列 ,  *ロバスト性 ,  雑音 ,  再構成 ,  *位置決め ,  線形性 ,  画像 ,  制約付最適化問題 ,  波長 ,  *センサ
準シソーラス用語： *Euclid距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： Euclid距離 ,  行列 ,  ロバスト