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J-GLOBAL ID：201802245753305705   整理番号：18A1623161

非同期マルチセンサ融合マルチターゲットトラッキング法【JST・京大機械翻訳】

Asynchronous Multi-Sensor Fusion Multi-Target Tracking Method

著者 (5件)： Liu Song (Institution of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018, China) ,  Shen-tu Han (Institution of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018, China) ,  Chen Huajie (Institution of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018, China) ,  Peng Dongliang (Institution of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018, China) ,  Shi Yifang (Institution of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, 310018, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCA  ページ： 459-463  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： 本論文は,非同期センサシステムのためのマルチターゲット追跡問題に取り組んだ。単一センサマルチターゲット追跡法の性能が複雑な環境で退化するので,Gauss混合確率仮説密度(GM-PHD)フィルタに基づく非同期マルチセンサ融合アルゴリズムを提案した。最初に,GM-PHDフィルタのためのマルチセンサ融合フレームワークを構築した。次に,データ同期問題を解決するために,状態外挿に基づく時間登録法を提案した。最後に,事後推定値を融合するための改良共分散交差法を構築した。シミュレーション結果は,単一センサGM-PHDアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより正確でロバストであることを示した。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： ロバスト性 ,  *センサ ,  外挿法 ,  推定量 ,  共分散 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  フィルタ
準シソーラス用語： 追跡問題 ,  *マルチターゲット ,  センサシステム ,  *マルチセンサフュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非同期 ,  マルチセンサ融合 ,  マルチターゲット