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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-05-22 13:15 自律分散型センサフュージョンのためのバイアス推定 ～ マルチエージェント型バイアス推定法 ～ ○古川英俊（東芝）  SANE2017-7 |
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| 抄録 | （和） | 目標を観測する複数センサがネットワークに接続されたセンサネットワークにおいてセンサフュージョンを行う場合，センサのバイアスが追跡している目標の相関処理や統合処理の精度に影響を与える．このため，センサのバイアスを推定・補償する方法として，センサからの観測値を一箇所に集めて，カルマンフィルタによりセンサフュージョンとバイアス推定を同時に実施する方法が提案されている．一方，センサネットワークにおけるセンサフュージョンの構成は，センサからの観測値を統合する集中型や，各センサの追跡フィルタで処理した航跡を統合する分散型のほか，集中管理機構を必要としない自律分散型も提案されている．本稿では，自律分散型センサフュージョンにおいてバイアスを推定・補償するためのマルチエージェント型バイアス推定法を提案する． |
| （英） | In multi-sensor data fusion (or sensor fusion), sensor biases (or offsets) often affect the accuracy of the correlation and integration results of the tracking targets. Therefore, to estimate and compensate the bias, several methods are proposed. However, most methods involve bias estimation and sensor fusion simultaneously by using Kalman filter after collecting the plot data together. Hence, these methods cannot support to fuse the track data prepared by tracking filter at each sensor node. This report proposes the new bias estimation method based on multi-agent model, in order to estimate and compensate the bias for decentralized sensor fusion. | |
| キーワード | （和） | センサネットワーク / センサフュージョン / バイアス / マルチエージェント / / / / |
| （英） | sensor network / sensor fusion / bias / multi-agent / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 43, SANE2017-7, pp. 35-40, 2017年5月. | |
| 資料番号 | SANE2017-7 | |
| 発行日 | 2017-05-15 (SANE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2017-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2017-05-22 - 2017-05-22 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | レーダ， EW技術及び一般 |
| テーマ（英） | Radar, EW and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2017-05-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自律分散型センサフュージョンのためのバイアス推定 |
| サブタイトル（和） | マルチエージェント型バイアス推定法 |
| タイトル（英） | Bias Estimation for Decentralized Sensor Fusion |
| サブタイトル（英） | Multi-Agent Based Bias Estimation Method |
| キーワード(1)（和/英） | センサネットワーク / sensor network |
| キーワード(2)（和/英） | センサフュージョン / sensor fusion |
| キーワード(3)（和/英） | バイアス / bias |
| キーワード(4)（和/英） | マルチエージェント / multi-agent |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古川 英俊 / Hidetoshi Furukawa / フルカワ ヒデトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-05-22 13:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2017-7 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.43 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-05-15 (SANE) |
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