修了生のAZIZ,Muhammad Reza Kaharさん(平成28年6月博士後期課程修了、情報科学、松本研究室、現在インドネシアスマトラ工科大学・講師)と本学松本研究室(セキュリティ・ネットワーク領域)との共同研究の結果をまとめた論文が、IEEEインドネシアセクションから論文賞を受賞しました。

 本論文は、IEEE Access(インパクトファクター:3.745)において発表されたジャーナル論文となります。AZIZ,Muhammad Reza Kaharさんは、2020年にも松本研究室との共同研究の成果をIEEE Accessに出版し、IEEE インドネシアセクションから論文賞を受賞しています。(詳細はこちらに記載されています。)

 IEEEでは規定により、各セクションが優秀な論文(単一、又は複数)に対して論文賞を与えることができます。2020年の成果に対し、IEEEインドネシアセクションが、AZIZ,Muhammad Reza Kaharさんの2件の論文に対して論文賞を贈呈し、そのうち、1件が本学との共同研究の成果となります。


Cheng, Meng; Aziz, Muhammad Reza Kahar; Matsumoto, Tad

" Integrated Factor Graph Algorithm for DOA-based Geolocation and Tracking," in IEEE Access, 2020 Issue 8, pp. 49989 - 49998

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This paper proposes a new position tracking algorithm by integrating extended Kalman filter (EKF) and direction-of-arrival (DOA)-based geolocation into one factor graph (FG) framework. A distributed sensor network is assumed for detecting an anonymous target, where the process and observation equations in the state space model (SSM) are unknown. Importantly, the predicted state information can be utilized not only for filtering, but also for enhancing the observation process. To be specific, by taking the prediction into account as the a priori, a new FG scheme is proposed for GEolocation, denoted by FG-GE. The benefits are two-fold compared to the conventional geolocation schemes which do not use the a priori information. First of all, significant performance improvement can be observed, in terms of the root mean square error (RMSE), when severe sensing errors are suddenly encountered. Furthermore, the proposed FG-GE can achieve dramatic reduction of computational complexity. In addition, this paper also proposes the use of a predicted Cramer-Rao lower bound (P-CRLB) to dynamically estimate the observation error variance, which demonstrates more robust tracking performance than that with only fixed average variance approximation.

 我々の研究室への留学生が修了後に、帰国後にアカデミアでのポジションを獲得し、そこで活躍していることを大変光栄に思います。修了生の国内での受賞(東京電機大学 丹羽保次郎記念論文賞、2年連続)など、我々研究室の底力を世の中に示すものであり、誇れることでもあります。