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J-GLOBAL ID：201802266645872703   整理番号：18A1678681

分散センサネットワークによる軌道決定のための融合方法論【JST・京大機械翻訳】

Fusion Methodologies for Orbit Determination with Distributed Sensor Networks

著者 (2件)： McCabe James S. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO, 65409) ,  DeMars Kyle J. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO, 65409)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 1323-1330  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： レーダまたは電気光学望遠鏡のような単一地上センサは,物体の軌道の小さな部分のみを観測するために制限されるので,複数の地理的に異なるセンサを用いてデータを収集することにより,追跡精度を大幅に改善することができる。しかし,そのような分散センサネットワークによって提供されるデータを処理することは,完全な協力,すなわち,生の測定データの直接共有が通常は不可能であるという点での合併症を引き起こす。代わりに,ネットワーク内の協調は,各センサの追跡方式により生成された事後状態密度を共有し,これらの密度を直接融合する代わりに,より実現可能に確立できる。本論文では,協調的分散センサネットワークの多様性を利用するために,確率密度融合に対する幾何学的平均化手法の利用を検討した。これらの方法は,センサ融合を実行するための近似的な方法を必要とするだけでなく,各密度に対する理想的な重みづけを決定するための数値的手法も必要とする。これらの融合技術に対する計算的に効率的な近似を定式化し,近似の有効性を決定するためのより高価な方法と比較した。3つの協調地上レーダ観測所による低地球軌道における宇宙物体の追跡を考慮した数値シミュレーションを提示し,議論した手法に関する結論を得た。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： レーダ ,  センサフュージョン ,  シミュレーション ,  定式化 ,  重みづけ ,  *ネットワーク ,  近似法 ,  *センサネットワーク ,  望遠鏡 ,  *軌道決定 ,  *センサ ,  確率密度 ,  地理学 ,  状態密度 ,  宇宙空間
準シソーラス用語： 数値シミュレーション , 【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 (4件)： センサネットワーク ,  軌道決定 ,  融合 ,  方法論