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J-GLOBAL ID：201702291900181146   整理番号：17A0180509

相互情報に基づく移動ネットワークを用いた複数の移動目標の追跡【Powered by NICT】

Tracking of multiple moving targets using mobile networks based on mutual information

著者 (2件)： Lim Jinhong (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul 151-742, Korea) ,  Kim H. Jin (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul 151-742, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCAS  ページ： 650-654  発行年： 2016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： 多目標の追跡は無人地上または空中車両は,特定のタスクを行う自律的に重要な問題の一つである。しかし,追跡問題をセンサの限られた現地,未知数のターゲット,とターゲットの今後の動きを予測することの難しさなどの要因に起因するいくつかの課題を有している。本論文では,ターゲットの数の標的追跡と推定は,ターゲットの移動を予測するGauss混合確率仮説密度(GM PHD)フィルタを用いて行い,Gaussプロセスベース運動モデル学習により増強される。次に,モバイルネットワークの自律制御フレームワークを提示し,センサから推定した標的位置と測定間の相互情報を最大化することである。Gaussプロセスベース運動モデルの学習は,未知の動力学をもつ標的のためのGM-PHDフィルタのより正確な推定を可能にする。に加えて,相互情報ベースモバイルネットワーク制御はセンサの自律分散を可能にする標的の最大数を検出した。フレームワークの性能は,移動ネットワークにより検出されたターゲットの期待数の観点からシミュレーションにより明らかにしている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタ ,  *センサ
準シソーラス用語： 運動モデル ,  目標位置 ,  自律制御 ,  追跡問題 ,  自律性 ,  *移動目標 ,  *モバイルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 移動ネットワーク ,  移動目標 ,  追跡