| 講演名 | 2018-05-14 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(三菱電機), 山田 哲太郎(三菱電機), 小幡 康(三菱電機), 亀田 洋志(三菱電機), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Radar / Multiple Target Tracking / Super-resolution Direction-of-Arrival / Unresolved Measurement / Expectation Maximization algorithm |
| 資料番号 | SANE2018-6 |
| 発行日 | 2018-05-07 (SANE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
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| 開催期間 | 2018/5/14(から1日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 福島 荘之介(電子航法研) |
| 委員長氏名（英） | Sonosuke Fukushima(ENRI) |
| 副委員長氏名（和） | 森山 敏文(長崎大) / 灘井 章嗣(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Toshifumi Moriyama(Nagasaki Univ.) / Akitsugu Nadai(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 小幡 康(三菱電機) / 毛塚 敦(電子航法研) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Obata(Mitsubishi Electric) / Atsushi Kezuka(ENRI) |
| 幹事補佐氏名（和） | 秋田 学(電通大) / 夏秋 嶺(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabu Akita(Univ. of Electro-Comm.) / Ryo Natsuaki(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Space, Aeronautical and Navigational Electronics |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 将成 / Masanari Nakamura |
| 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） | 山田 哲太郎 / Tetsutaro Yamada |
| 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） | 小幡 康 / Yasushi Obata |
| 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） | 亀田 洋志 / Hiroshi Kameda |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2018-05-14 |
| 資料番号 | SANE2018-6 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SANE-28 |
| ページ範囲 | pp.29-34(SANE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-07 (SANE) |