文献

J-GLOBAL ID：202002248041592512   整理番号：20A0286687

UAsnにおける決定融合による水中ターゲット検出について【JST・京大機械翻訳】

On the Underwater Target Detection with Decision Fusion in UASN

著者 (3件)： Leng Bing (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,China) ,  Shen Xiaohong (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,China) ,  Yan Yongsheng (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSPCC  ページ： 1-4  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： マルチセンサネットワークにおけるデータ融合は,ターゲットの認識利得を著しく改善することができる。著者らは,全体として局所的決定規則と融合規則を考慮することによって,検出融合システムを再調査した。水中音響センサネットワーク(UASN)における水中ターゲット検出の特性に基づいて,並列トポロジーを有する融合検出システムを構築した。このようなシステムにおいて,エネルギー検出器を各センサに採用し,一方,Chair-Varshneyと計数決定融合戦略をそれぞれ考慮した。さらに,各センサにおける決定統計と融合中心における融合統計を用いて,モンテカルロシミュレーションにより各センサと融合中心における検出閾値を決定した。結果は,融合システムの性能が単一センサ検出システムよりはるかに優れていることを示した。検出距離がより大きいとき,Chair-Varshney融合統計と計数融合統計は,同等の検出性能を持った。Copyright 2020 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： *センサネットワーク ,  データ融合 ,  位相幾何学 ,  水中音響 ,  ネットワーク ,  センサ ,  利得
準シソーラス用語： 検出能 ,  モンテカルロシミュレーション ,  検知システム ,  ディシジョンルール ,  マルチセンサ ,  ターゲット検出 ,  *決定融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 決定融合 ,  水中 ,  ターゲット検出