文献

J-GLOBAL ID：202102288220529144   整理番号：21A0443146

センサネットワーク上の三次元移動オブジェクト追跡のための分散Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Distributed Kalman Filter for 3-D Moving Object Tracking over Sensor Networks

著者 (2件)： Zhu Pengxiang (University of California,Department of Electrical and Computer Engineering,Riverside,CA,USA,92521) ,  Ren Wei (University of California,Department of Electrical and Computer Engineering,Riverside,CA,USA,92521)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CDC  ページ： 2418-2423  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,センサネットワーク上の分散状態推定(DSE)の問題を研究した。2次元(2-D)環境において移動するターゲットのみを考慮する既存のフィルタリングアルゴリズムとは異なり,通信とセンシング能力を備えた各エージェントが3次元移動物体の状態を協調的に追跡する3次元(3-D)シナリオでこの問題に対処した。最初に,既存の分散Kalmanフィルタ(DKF)アルゴリズムが四元数ベースの6自由度(6DoF)運動追跡を解決できないことを示した。次に,3D追跡に適用できる新しいDKFを,一般的非線形システムのために導入した。提案したアルゴリズムは,時変通信トポロジーと変化ブラインドエージェント(全体のターゲットオブジェクトの見通しを失うエージェント)に完全に分散し,ロバストである。最後に,提案アルゴリズムをカメラネットワークに適用して,移動目標物体の6-DoF姿勢(位置と方向)を追跡した。本アプローチの有効性をモンテカルロシミュレーションによって実証した。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： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  非線形系 ,  フィルタリング ,  通信 ,  二次元 ,  *Kalmanフィルタ ,  自由度 ,  *三次元 ,  四元数 ,  ロバスト性 ,  エージェント ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  *物体追跡 , 【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 (3件)： センサネットワーク ,  オブジェクト追跡 ,  Kalmanフィルタ