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J-GLOBAL ID：202202229750240157   整理番号：22A1086976

SAGIN環境における加重部分空間フィッティングに基づく海洋ターゲットのためのマルチUAV協調位置決め【JST・京大機械翻訳】

Multi-UAV Cooperative Localization for Marine Targets Based on Weighted Subspace Fitting in SAGIN Environment

著者 (6件)： Wang Xianpeng (School of Information and Communication Engineering, Hainan University, Haikou, China) ,  Yang Laurence T. (School of Computer Science and Cyberspace Security, Hainan University, Haikou, China) ,  Meng Dandan (School of Information and Communication Engineering, Hainan University, Haikou, China) ,  Dong Mianxiong (Department of Information and Electronic Engineering, Muroran Institute of Technology, Muroran, Japan) ,  Ota Kaoru (Department of Information and Electronic Engineering, Muroran Institute of Technology, Muroran, Japan) ,  Wang Huafei (School of Information and Communication Engineering, Hainan University, Haikou, China)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 9  号： 8  ページ： 5708-5718  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 車両(IoV)のインターネットの不可欠な部分として,無人航空機(UAV)は,宇宙空間照明地上統合ネットワーク(SAGIN)環境における目標位置決めとナビゲーションのために展開できる。マリタイムターゲット位置決めは,船舶の安全ナビゲーション,水文調査,および海洋資源探査にとって非常に重要である。伝統的方法は,SAGIN環境における海洋目標を位置決めするために,通常衛星を利用し,そして,位置精度は,現代の海洋観測ミッションの要求を満たすことができなかった。海洋ターゲットを局所化するために,本論文では,モノスタティック多入力インピーダンス多重出力(MIMO)レーダと統合したUAVを含む,本論文では,システムアーキテクチャを開発した。主な推力は,MIMOレーダを介して到来方向(DOA)を推定することである。ここでは,未知の相互結合が存在する一般的なシナリオを考察し,新しいスパース再構成アルゴリズムを提案した。相互結合行列(MCM)をその特殊構造の助けを借りて採用し,スパース表現形式としてデータモデルを定式化した。次に,2つの新規マトリックス,加重マトリックス,および縮小次元マトリックスを構築し,計算量を減らし,スパース性を強化した。その後,スパース制約モデルを最適加重部分空間フィッティング(WSF)の概念を用いて構築した。最後に,海洋ターゲットのDOA推定を,ブロックスパース行列のサポートを再構成することによって達成することができた。DOA推定結果に基づいて,複数のUAVを用いて海洋ターゲットを複数回交差し,SAGIN環境において正確な海洋目標位置を達成した。数値結果を実行して,それは提案したDOA推定器の有効性を実証して,マルチUAV協同位置確認システムは正確な目標位置確認を実現することができた。Copyright 2022 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： 行列 ,  レーダ ,  船舶 ,  相互接続 ,  *海洋 ,  計算量 ,  多重化 ,  *空間 ,  無人機 ,  性質 ,  定式化 ,  インターネット ,  システムアーキテクチャ ,  到来方向推定
準シソーラス用語： スパース性 ,  MIMO ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (9件)： 環境 ,  加重 ,  部分空間 ,  フィッティング ,  海洋 ,  ターゲット ,  マルチ ,  UAV ,  協調