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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-14 13:15 多重仮説を用いた超分解能測角による密集目標追尾方式 ○中村将成・山田哲太郎・小幡 康・亀田洋志（三菱電機）  SANE2018-6 |
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| 抄録 | （和） | 本報告ではレーダに向かって並進する密集目標に対する多目標追尾方式について述べる．密集目標をFBSSP-MUSIC法で測角すると，反射波の相関により密集目標を分離できない場合がある．この結果，航跡の入れ替わりが生じてしまい追尾性能が低下する．提案方式では観測値が分離されている状態において航跡を生成しておき，観測値が分離できない場合に航跡の予測分布を用いたEM アルゴリズムによる測角を行って縮退のない観測値を生成し，航跡を更新することで追尾性能を改善する．近接2目標がレーダに向かって並進する場合を模擬したシミュレーションにより，航跡の入れ替わりが低減できることを示す． |
| （英） | In this paper, we propose multiple target tracking algorithm for dense targets which move toward the radar. When FBSSP-MUSIC is utilized for the estimation of the direction of arrival, the measurements could be unresolved randomly, since echoes of the dense targets are strongly correlated. In target tracking, the unresolved measurements degrade multiple target tracking performance, due to multiple tracks updated using the same unresolved measurement. The proposed method employs EM algorithm to resolve the measurement only when the measurement is unresolved. In EM algorithm, we use the mean values of the targets’ predictive distribution as the initial value. Therefore, the proposed method can improve tracking performance since each target is updated by the resolved measurement. Through the experiment which simulates two closely spaced targets moving toward the radar, we confirmed the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | レーダ / 多目標追尾 / 超分解能測角 / 縮退 / EMアルゴリズム / / / |
| （英） | Radar / Multiple Target Tracking / Super-resolution Direction-of-Arrival / Unresolved Measurement / Expectation Maximization algorithm / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 28, SANE2018-6, pp. 29-34, 2018年5月. | |
| 資料番号 | SANE2018-6 | |
| 発行日 | 2018-05-07 (SANE) | |
| ISSN | 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 | SANE2018-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2018-05-14 - 2018-05-14 |
| 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 | 2018-05-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多重仮説を用いた超分解能測角による密集目標追尾方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Closely Spaced Multiple Target Tracking with Super-Resolution DoA Estimation using Multiple Hypothesis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | レーダ / Radar |
| キーワード(2)（和/英） | 多目標追尾 / Multiple Target Tracking |
| キーワード(3)（和/英） | 超分解能測角 / Super-resolution Direction-of-Arrival |
| キーワード(4)（和/英） | 縮退 / Unresolved Measurement |
| キーワード(5)（和/英） | EMアルゴリズム / Expectation Maximization algorithm |
| 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） | 中村 将成 / Masanari Nakamura / ナカムラ マサナリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 哲太郎 / Tetsutaro Yamada / ヤマダ テツタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小幡 康 / Yasushi Obata / オバタ ヤスシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀田 洋志 / Hiroshi Kameda / カメダ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-14 13:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2018-6 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.28 |
| ページ範囲 | pp.29-34 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-07 (SANE) |
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