文献

J-GLOBAL ID：202102253045152606   整理番号：21A2944541

受動RFセンシングを用いた屋外UAV位置決めと追跡の実験研究【JST・京大機械翻訳】

Experimental Study of Outdoor UAV Localization and Tracking using Passive RF Sensing

著者 (6件)： Bhattacherjee Udita (NC State University, Raleigh, NC, USA) ,  Ozturk Ender (NC State University, Raleigh, NC, USA) ,  Ozdemir Ozgur (NC State University, Raleigh, NC, USA) ,  Guvenc Ismail (NC State University, Raleigh, NC, USA) ,  Sichitiu Mihail L. (NC State University, Raleigh, NC, USA) ,  Dai Huaiyu (NC State University, Raleigh, NC, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WiNTECH’21  ページ： 31-38  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： 無人航空機(UAV)の広範な使用は個人とコミュニティ間のプライバシーとセキュリティの懸念を高めることが期待される。この文脈において,UAVの検出と位置決めは,将来,安全で安全な空空間を維持するために重要である。本研究では,UAVから放射される信号を受動的に監視することにより,UAVを検出し,位置決めするために,鍵視N6854A無線周波数(RF)センサを用いた。第1に,キー視センサーは,エンベロープ検出アルゴリズムを使用して,キー視データベースにおける種々の他のUAVsのRF署名と受信RF署名を比較することによってUAVを検出する。その後,到着の時間差(TDoA)ベースの位置確認をセンサデータを用いる中心制御装置によって実行して,ドローンをいくつかの誤差で局所化した。位置確認誤差を緩和するために,拡張Kalmanフィルタ(EKF)を本研究で提案する。提案した方法の性能を現実的な実験データセットで評価した。EKFは,軌道,すなわち,物体の動きが,一定速度(CV),一定加速度(CA),および一定ターン(CT)のような,いくつかの運動モデル(MM)に適合すると仮定した。実験では,任意の軌跡が追跡され,従って,単一MMに全軌道に適合することは不可能である。その結果,軌道を部分に分割し,異なるMMを各セグメントで仮定し,EKFモデルを構成した。シミュレーション結果は,もしMM仮定が実際の運動と整合するならば,EKFを使用するとき,誤差統計における改良を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  データベース ,  加速度 ,  位置決め ,  受信 ,  *無人機 ,  センサ ,  エンベロープ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  無線周波数 ,  運動モデル ,  時間差 ,  検出アルゴリズム ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： AERPAW ,  GPS ,  N6841A ,  NSF PAWR ,  RFセンサ ,  UAV ,  ドローン ,  拡張Kalmanフィルタ ,  局在化 ,  位置決め

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (7件)： RF ,  センシング ,  屋外 ,  UAV ,  追跡 ,  実験 ,  研究