TUTCRIS - Tampereen teknillinen yliopisto

TUTCRIS

A joint target localization and classification framework for sensor networks

Tutkimustuotosvertaisarvioitu

Yksityiskohdat

AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2018 - Proceedings
KustantajaInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Sivut3076-3080
Sivumäärä5
Vuosikerta2018-April
ISBN (painettu)9781538646588
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 10 syyskuuta 2018
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaIEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing - Calgary, Kanada
Kesto: 15 huhtikuuta 201820 huhtikuuta 2018

Julkaisusarja

Nimi
ISSN (elektroninen)2379-190X

Conference

ConferenceIEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
MaaKanada
KaupunkiCalgary
Ajanjakso15/04/1820/04/18

Tiivistelmä

In this paper, we propose a joint framework for target localization and classification using a single generalized model for non-imaging based multi-modal sensor data. For target localization, we exploit both sensor data and estimated dynamics within a local neighborhood. We validate the capabilities of our framework by using a multi-modal dataset, which includes ground truth GPS information (e.g., time and position) and data from co-located seismic and acoustic sensors. Experimental results show that our framework achieves better classification accuracy compared to recent fusion algorithms using temporal accumulation and achieves more accurate target localizations than multilateration.

Tutkimusalat

Julkaisufoorumi-taso