Tracking mulitple targets with multiple radars using Distributed Auctions

要約

レーダーの調整はさまざまな方法で実行できます。
レーダー ネットワークの復元力を高めるために、分散型の方法で調整することができます。
このペーパーでは、分散型の協調的なバンドル オークションに基づいたレーダー調整のための復元力の高いアルゴリズムを紹介します。
まず問題を制約付き最適化問題として形式化し、市場ベースのアルゴリズムを適用して近似解を提供します。
私たちのアプローチでは、複数のターゲットを同時に追跡し、同じターゲットを追跡する最大 2 つのレーダーを使用して精度を向上させることができます。
私たちのアプローチは、MIP ソルバーに依存する集中型アプローチと同様に賢明に機能し、状況に応じてそれを上回るパフォーマンスを発揮することも、上回るパフォーマンスを発揮することも示します。

要約(オリジナル)

Coordination of radars can be performed in various ways. To be more resilient radar networks can be coordinated in a decentralized way. In this paper, we introduce a highly resilient algorithm for radar coordination based on decentralized and collaborative bundle auctions. We first formalize our problem as a constrained optimization problem and apply a market-based algorithm to provide an approximate solution. Our approach allows to track simultaneously multiple targets, and to use up to two radars tracking the same target to improve accuracy. We show that our approach performs sensibly as well as a centralized approach relying on a MIP solver, and depending on the situations, may outperform it or be outperformed.

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