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J-GLOBAL ID：202102220646595213   整理番号：21A2571262

クラッタにおける複数目標追跡のための強化学習に基づくデータ結合【JST・京大機械翻訳】

Reinforcement Learning-Based Data Association for Multiple Target Tracking in Clutter

著者 (4件)： Qu Chengzhi ,  Zhang Yan ,  Zhang Xin ,  Yang Yang
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 22  ページ： 6595  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ連想は複数のターゲット追跡の重要な構成要素であり,その中で,センサによって得られた各測定がターゲットに属するかどうかを決定することができる。しかし,文献で報告されている多くの方法は,特に高密度クラッタの存在下で,関連プロセス中の精度と低い計算複雑性を確実にすることができない。本論文では,強化学習(RL),すなわちいわゆるRL-JPDA法に基づく新しいデータ連想法を,前述の問題を解決するために提案した。提案手法では,測定の利用可能な情報を得るために,RLを利用した。さらに,ターゲットの運動特性を利用して,相関結果の精度を保証した。実験を行い,提案手法を大域的最近傍データ連想法,結合確率データ連想法,ファジィ最適メンバーシップデータ連想法,直観論理ファジィ結合確率データ連想法と比較した。結果は,提案方法が他の方法と比較してより短い実行時間をもたらすことを示した。さらに,それは高密度クラッタを有する環境において効果的で実行可能な推定を得ることができる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  多重化 ,  *クラッタ ,  センサ ,  曖昧さ ,  *強化学習
準シソーラス用語： 直観論理 ,  実行時間 ,  高密度 ,  ターゲット追跡 ,  *多ターゲット追跡 ,  *データ結合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データ関連 ,  多重目標追跡 ,  強化学習 ,  共同確率的データ結合

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

引用文献 (37件)：

• He, Z.; Cui, Y.; Wang, H.; You, X.; Chen, C.L.P. One global optimization method in network flow model for multiple object tracking. Knowl. Based Syst. 2015, 86, 21-32.
• Memon, S.A.; Song, T.L.; Memon, K.H.; Ullah, I.; Khan, U. Modified smoothing data association for target tracking in clutter. Expert Syst. Appl. 2019, 141, 112969.
• Chen, Y.M. Information fusion in data association applications. Appl. Soft Comput. 2006, 6, 394-405.
• Tian, M.C.; Bo, Y.M.; Chen, Z.; Wu, P.; Yue, C. Multi-target tracking method based on improved firefly algorithm optimized particle filter. Neurocomputing 2019, 359, 438-448.
• Guo, Y.; Li, Y.; Tharmarasa, R.; Kirubarajan, T.; Efe, M.; Sarikaya, B. GP-PDA filter for extended target tracking with measurement origin uncertainty. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2019, 55, 1725-1742.

タイトルに関連する用語 (4件)： クラッタ ,  複数目標追跡 ,  強化学習 ,  データ結合