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J-GLOBAL ID：201802232502716919   整理番号：18A1508414

相関測定によるマルチターゲット追跡のための勾配ベース逐次Markov連鎖モンテカルロ法【JST・京大機械翻訳】

Gradient-Based Sequential Markov Chain Monte Carlo for Multitarget Tracking With Correlated Measurements

著者 (4件)： Lamberti Roland (IMT Telecom Sudparis, Univ. Paris-Saclay, CNRS UMR 5157 - SAMOVAR, Evry, France) ,  Septier Francois (IMT Lille Douai, Univ. Lille, CNRS UMR 9189 - CRIStAL, Lille, France) ,  Salman Naveed (University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Mihaylova Lyudmila (University of Sheffield, Sheffield, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks  (IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks)
巻： 4  号： 3  ページ： 510-518  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2438A  ISSN： 2373-776X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 無線センサネットワーク(WSNs)の測定は,空間と時間の両方でしばしば相関する。本論文は,これらの測定相関を考慮することによって,WSNsにおける複数の目標を追跡することに焦点を合わせた。逐次マルコフ連鎖モンテカルロ(SMCMC)アプローチを提案し,それにおいて,Gibbs精密化ステップ内のMetropolisと尤度勾配提案を導入した。このSMCMCフィルタを,空間と時間におけるシャドウイング成分相関が推定される信号強度データを受信したセルラネットワークによる事例研究に適用した。数値シミュレーションにより,粒子フィルタリングと比較したSMCMCアプローチの効率,および基本的事前提案と比較した勾配提案を実証した。勾配ベースのSMCMCによる精度改善は,低い粒子数を用いるとき,90%以上である。その逐次的性質のおかげで,提案した手法は,トラヒック移動度監視と予測を含む様々なWSNアプリケーションに適用できる。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： 移動度 ,  応用プログラム ,  精密化 ,  *モンテカルロ法 ,  *Markov連鎖 ,  フィルタ ,  事例研究
準シソーラス用語： 粒子フィルタリング ,  数値シミュレーション ,  セルラーネットワーク ,  信号強度 ,  シャドーイング ,  尤度 ,  無線センサネットワーク ,  *マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関 ,  マルチ ,  ターゲット追跡 ,  勾配 ,  逐次 ,  Markov連鎖モンテカルロ法