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J-GLOBAL ID:202002279944846701   整理番号:20A1426924

協調追跡における動的モデルベースの悪意な協力者検出【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Model Based Malicious Collaborator Detection in Cooperative Tracking
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: WCNC  ページ: 1-6  発行年: 2020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)
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自動車の移動性状態は,自律車両(AV)とインテリジェント交通システム(ITS)のほとんどのタスクにおいて,重要な役割を果たす。確実に操作するためには,正確で安定した堅牢な移動性追跡システムが不可欠である。車載センサ(例えば,地球測位システム(GPS),慣性測定ユニット(IMU)およびカメラ)からの移動性観測だけに依存する自己追跡と比較して,協調追跡は,V2X通信を通して道路側ユニットおよび近くの車両からの観測を統合することによって,移動性データの精度および信頼性を大いに増加させた。それにもかかわらず,協調追跡は,ネットワークにおいてボーガス観測を送る悪意のある協力者があるならば,非常に脆弱である。本論文では,動的逐次検出アルゴリズム,動的モデルベース平均状態検出(DMMSD)を提示し,ボグス移動度データを除外した。シミュレーションは,既存の手法と比較して,提案したアルゴリズムの有効性とロバスト性を検証した。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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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