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J-GLOBAL ID：201602226360749049   整理番号：16A1126452

強いバックグラウンド雑音の下でのWSN目標位置決めアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Improved Localization Algorithm in Wireless Sensor Networks Under Complex Background Noise

著者 (3件)： Hou Jianjun (School of Electronics and Information Engineering,Beijing Jiaotong University) ,  Zhu Mingqiang (School of Electronics and Information Engineering,Beijing Jiaotong University) ,  Liu Ying (School of Electronics and Information Engineering,Beijing Jiaotong University)
資料名： Beijing Ligong Daxue Xuebao  (Beijing Ligong Daxue Xuebao)
巻： 36  号： 5  ページ： 535-540  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0652A  ISSN： 1001-0645  CODEN： BLXUEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無線センサネットワーク(WSN)のターゲット位置決め精度を改善するために,改良CUBATURE粒子フィルタ(ICPF)位置決めアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは最小二乗法を用いて移動目標の現在の初期位置の位置を推定し、CUBATUREKALMANフィルタとGAUSS-NEWTON反復法を用いて、更新更新後の状態最新情報を十分に利用し、目標状態の重要度密度関数を正確に設計した。それは粒子フィルタのための対応する分布を提供して,より効果的に粒子フィルタの性能を改良することができた。シミュレーション結果により,提案アルゴリズムは,強いバックグラウンドノイズの下で,位置決め精度を改善し,そして,収束性を強化することができ,そして,その性能は,標準粒子フィルタ(PF),拡張粒子フィルタ(EPF)および無粒子フィルタリングアルゴリズム(UPF)より良好であった。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  最小二乗法 ,  逐次近似 ,  雑音 ,  *位置決め ,  フィルタ ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子フィルタリング ,  密度関数 ,  初期位置 ,  移動目標 ,  粒子フィルタ ,  位置決め精度 ,  無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Cubature Kalman filter ,  particle filter ,  wireless sensor network ,  target locating

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： バックグラウンド雑音 ,  目標 ,  アルゴリズム ,  提案