Tracking and Sensor Fusion in Direction of Arrival Estimation Using Optimal Mass Transport
Tracking and Sensor Fusion in Direction of Arrival Estimation Using Optimal Mass Transport
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使用最佳质量传输估计到达方向的跟踪和传感器融合
DOI：
10.23919/eusipco.2018.8553068
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Karlsson
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Filip Elvander;Isabel Haasler;A. Jakobsson;J. Karlsson
在这项工作中，我们提出了利用最优质量传递框架估计到达方向（DOA）的信息融合和跟踪的新方法。在方位估计中，传感器阵列测量结果可能由于对准误差和校准误差而不一致。通过将最优质量输运作为距离的概念，结合所有传感器阵列的信息，我们得到了一种可以防止混叠和对阵列失调具有鲁棒性的方法。对于顺序跟踪的情况，该方法使用新的测量值和最优质量传递先验来更新DOA估计。在传感器融合的情况下，来自多个单独的传感器阵列的信息使用最优质量传递的重心公式组合在一起。
In this work, we propose new methods for information fusion and tracking in direction of arrival (DOA) estimation by utilizing an optimal mass transport framework. Sensor array measurements in DOA estimation may not be consistent due to misalignments and calibration errors. By using optimal mass transport as a notion of distance for combining the information obtained from all the sensor arrays, we obtain an approach that can prevent aliasing and is robust to array misalignments. For the case of sequential tracking, the proposed method updates the DOA estimate using the new measurements and an optimal mass transport prior. In the case of sensor fusion, information from several, individual, sensor arrays is combined using a barycenter formulation of optimal mass transport.