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J-GLOBAL ID：202102256045698686   整理番号：21A0012482

非同期マルチセンサネットワーク上の分散マルチターゲット追跡【JST・京大機械翻訳】

Distributed multi-target tracking over an asynchronous multi-sensor network

著者 (4件)： Li Guchong (Universita degli Studi di Firenze,Italy) ,  Battistelli Giorgio (Universita degli Studi di Firenze,Italy) ,  Chisci Luigi (Universita degli Studi di Firenze,Italy) ,  Kong Lingjiang (University of Electronic Science and Technology of China)
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： 本論文は,非同期マルチセンサネットワーク(AMSN)上の分散マルチターゲット追跡(DMTT)を扱う。AMSN内では,センサノードは,通常,異なるサンプリング瞬間および/または速度のため,時間内に誤整列する。同時に,ノード間の時間オフセットは常に不正確または未知である。そのような場合,時間アラインメント(TA)は,異なるノード間の情報の融合の前に行う必要がある。DMTTに対して考察したAMSNにおいて,確率仮説密度(PHD)フィルタを,目標集合の強度と呼ばれる局所一次統計量を時間的に伝搬するために各ノードにおいて実行して,一方,算術平均(AA)融合を用いて,異なるノードから強度を結合した。AA強度融合は局所強度に関してCauchy-Schwartz発散(CSD)の加重平均の極小化に関して情報理論的解釈を許し,対応する最小重みづけ平均CSD(MWCSD)をTA目的のために最小化するコストとして採用した。TAパラメータの良好な収束を確保するために,瞬間的コストと電流と以前の推定の間の二乗差の凸組合せを提案した。さらに,最適化問題を解くためにサンプリング技術を採用した。最後に,シミュレーション実験を行い,提案した方法の有効性を実証した。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： *アラインメント ,  シミュレーション ,  情報理論 ,  電流 ,  フィルタ ,  最適化問題 ,  統計量 ,  凸形 ,  重みづけ ,  有効性
準シソーラス用語： 加重平均 ,  センサノード ,  *ターゲット追跡 , 【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 (4件)： 非同期 ,  マルチセンサ ,  マルチ ,  ターゲット追跡