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J-GLOBAL ID：201902228325551025   整理番号：19A2602937

衛星挙動の高速発見のための適応Markov推論ゲーム最適化(AMOGO)【JST・京大機械翻訳】

Adaptive markov inference game optimization (AMIGO) for rapid Discovery of satellite behaviors

著者 (6件)： Shen Dan (Intelligent Fusion Technology, Inc. (United States)) ,  Sheaff Carolyn (Air Force Research Lab. (United States)) ,  Lu Jingyang (Intelligent Fusion Technology, Inc. (United States)) ,  Chen Genshe (Intelligent Fusion Technology, Inc. (United States)) ,  Blasch Erik (Air Force Office of Scientific Research (United States)) ,  Pham Khanh (Air Force Research Lab. (United States))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11017  ページ： 1101708  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間優位性は,空間保護と空間状況認識(SSA)を必要とする。それは,迅速で正確な空間オブジェクト挙動と運用意図発見に依存する。リアルタイムと隠れた情報制約に加えて,敵の存在は,地上ベースと衛星ベースの監視資産の両方を制御する意思決定プロセスを大いに複雑にする。本論文は,衛星挙動の迅速な発見のために,適応型Markov推論ゲーム最適化(AMIGO)と呼ばれる解法を開発して実行した。Amigoは適応フィードバックゲーム理論的アプローチである。Amigoは,関心のある居住空間オブジェクト(RSOS)と地上および宇宙監視資産(GSAs)の間の関係についてのセンサからの情報を得る。関係はRSOSとGSAsの両方によって決定される。したがって,AMIGOは制御問題の代わりにゲームとしての状況を表す。ゲーム推論は,将来のRSO-GSAs関係を予測するために,データレベル融合,確率的モデリング/伝搬,およびRSO検出/追跡を利用する。また,ゲームエンジンはMarkovゲームにおける適応遷移行列のための任意の空間パターン辞書/意味規則をサポートする。既存のパターン辞書が利用できなければ,AMIGOは最初のものを構築し,ゲーム推論の間にそれを修正する。AMIGO推論の出力は2種類の制御法を含む:GSA測定の処理とRSOSの位置決め。2つの集合はゲーム均衡を形成し,1つは監視資産管理のために,もう1つはRSO挙動の推定のためのものである。数値シミュレーションと可視化により,AMIGOの性能を実証した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御方式 ,  シミュレーション ,  宇宙空間 ,  *ゲーム ,  意味論 ,  *最適化 ,  可視化 ,  位置決め ,  ゲーム理論 ,  センサ ,  フィードバック ,  *高速度 ,  釣合
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  実時間 ,  状況認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 宇宙通信  (ND08040S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 衛星 ,  挙動 ,  発見 ,  適応 ,  推論 ,  ゲーム ,  最適化