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J-GLOBAL ID：202102241334970296   整理番号：21A0012405

マルチスタティックレーダシステムにおけるLMBフィルタによる分散マルチオブジェクトトラッキングとレジストレーション【JST・京大機械翻訳】

Distributed Multi-object Tracking and Registration with LMB Filter in Multistatic Radar Systems

著者 (4件)： Chai Lei ,  Yi Wei ,  Li Wujun ,  Kong Lingjiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RadarConf20  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)

抄録/ポイント： 本論文では,各レーダが,その局所座標系における隣接ノードの位置についての知識を持たない,マルチスタティックレーダシステムにおける分散マルチオブジェクトトラッキング(MOT)の問題に取り組んだ。ラベル付きマルチBernoulliフィルタ(LMB)はMOTのために各レーダで局所的に動作している。重みづけ算術平均(WAA)融合規則を,その基本的ロバスト性と計算効率のために採用する。提案手法では,局所LMBマルチオブジェクト密度(MOD)を得た後に,整合Bernoulli密度間のCauchy-Schwartz(CS)発散を最小化することにより,レーダ位置を推定した。次に,WAA融合を,推定レーダ位置に基づくLMBMODを用いて実行した。したがって,共同マルチオブジェクト追跡と登録問題を効果的に解決することができた。提案手法の有効性を数値実験による挑戦的な追跡シナリオで示した。Copyright 2021 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： フィルタ ,  *レーダ ,  重みづけ ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  計算効率 ,  数値実験
準シソーラス用語： 物体追跡 ,  隣接ノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチ ,  オブジェクトトラッキング ,  レジストレーション