著者

陳亮 徳田 尚之

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2000, no.33, pp.9-16, 2000-03-23

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この論文では,多CPU協調による大域的最小値を見つける吉田等の9),11)協調的分散処理方式を使って,固定多センサー網による多標的追跡解法に最大充推定法(ML)による計算効率のよい緩和解決を開発した.局所的な緩和解の最小平均二乗誤差計算法に,これまで広く使われていたハンガリ型の割り当てアルゴリズム10),12)の替わりにO(NlogN)という簡単な分類アルゴリズムを持ち込むことにより,計算効率だけでなく,解の安定性も大幅に改良されることを示した.本論文では,標的の最適割り当て行列が,全標的の並び替えた方位ベクトルにより与えられることを証明した.方向・速度とも任意の運動する標的数が8個,12個の場合,それぞれ4個,6個のCPUを使って400MhzのPCで1分以内に計算することが出来た.この解は,全体の最適化問題のなかの一部に最適解が組み込まれているという意味で,Tingiltis of 3),12)の準最適解にあたる.Exploiting a new cooperative decentralized processing scheme of 9), 11) where multiple processors cooperate in finding a global minimum, we have developed a new computationally efficient maximum likelihood (ML)-based relaxation method for mulititarget motion analysis under a fixed networked multisensor environment. The marked improvement in computational efficiency and also in stability is achieved by replacing the well known Hungarian type assignment algorithm of 10), 12) with a much simpler sorting algorithm of O(NlogN) and fusing the result with locally minimized average square errors of the relaxation. We have proved a theorem which asserts that an optimal data assignment matrix can best be given in terms of sorted bearing measuring vectors of targets. Embedding locally an optimal data association algorithm of O(NlogN) into each of Gauss-Newton's downhill iteration loops, our numerical experiments were able to track as many as 8 targets and 12 targets separately within one minute by 400MHZ Dell computer with improved accuracy and efficiency, where all targets are allowed to move in variable directions at varying speeds if 4 and 6 processors are used respectively. The solution we have developed constitutes a suboptimal solution in the sense of 3), 12) because an optimal solution is embedded within part of the entire optimization problem.