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J-GLOBAL ID：201902216352897810   整理番号：19A1938666

異種センサの移動のための最尤登録アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Maximum Likelihood Registration Algorithm for Moving Dissimilar Sensors

著者 (5件)： Zixiang Wei (School of Electornic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Shaoming Wei (School of Electornic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Feixiang Luo (School of Electornic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Song Yang (School of Electornic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Jun Wang (School of Electornic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ITAIC  ページ： 887-891  発行年： 2019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： 登録はセンサネットワークにおけるデータ融合の必要条件である。最大尤度(ML)登録アルゴリズムを本論文で提示した。異種センサによって提供された完全および不完全測定の両方を考慮した。逐次フィルタリング技術を採用して,不完全な測定で推定するターゲット状態の問題を解決した。次に,センサの残留バイアスによって導いたターゲット状態推定の誤差を解析した。測定座標系における残留センサバイアスに関する尤度関数を導出した。最後に,反復バッチアルゴリズムを提示し,センサバイアスを導出した。シミュレーションを行い,提示したアルゴリズムの有効性を実証した。Copyright 2019 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： *アルゴリズム ,  センサネットワーク ,  必要条件 ,  データ融合 ,  状態推定 ,  *最尤法 ,  有効性 ,  *センサ ,  フィルタリング ,  バイアス ,  尤度関数

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最尤 ,  アルゴリズム