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J-GLOBAL ID：202002266118893773   整理番号：20A0949470

センサネットワークによる分散結合センサ登録とマルチターゲットトラッキング【JST・京大機械翻訳】

Distributed Joint Sensor Registration and Multitarget Tracking via Sensor Network

著者 (4件)： Gao Lin (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DINFO), Universita` degli Studi di Firenze, Florence, Italy) ,  Battistelli Giorgio (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DINFO), Universita` degli Studi di Firenze, Florence, Italy) ,  Chisci Luigi (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DINFO), Universita` degli Studi di Firenze, Florence, Italy) ,  Wei Ping (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 56  号： 2  ページ： 1301-1317  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,マルチターゲット追跡のためのセンサネットワークの分散登録に取り組んだ。各センサは,局所座標フレームにおけるターゲット位置の測定を行い,その隣接ノードの相対位置(ドリフトパラメータと呼ぶ)と方位角(配向パラメータと呼ぶ)についての知識を持たない。マルチターゲット集合を独立で同一分布のクラスタランダム有限集合(RFS)としてモデル化し,合意基数確率仮説密度(CPHD)フィルタをネットワーク上で実行し,各ノードの後部RFS密度を再帰的に計算した。次に,平均Kullback-Leibler発散に関する局所事後間の不一致を表す適切なコスト関数を,センサ登録目的のドリフトと配向パラメータに関して最小化した。この方法で,関節センサ登録とマルチターゲット追跡のための計算可能な最適化手法を考案した。最後に,提案した手法の有効性をシミュレーション実験により実証した。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： シミュレーション ,  フィルタ ,  計算機シミュレーション ,  *ネットワーク ,  最適化手法 ,  方位角 ,  費用関数 ,  センサ ,  有効性 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： 基数 ,  相対位置 ,  目標位置 ,  マルチターゲット ,  隣接ノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： センサネットワーク ,  マルチ ,  ターゲットトラッキング