文献

J-GLOBAL ID：201602251595759281   整理番号：16A0727426

運動モデルにより強化されたRSS局在化【Powered by NICT】

Movement model enhanced RSS localisation

著者 (4件)： Hindmarch Ian (Communication Systems & Networks Research Group, University of Bristol, BS8 2AA UK) ,  Thomas Paul (Communication Systems & Networks Research Group, University of Bristol, BS8 2AA UK) ,  Beach Mark (Communication Systems & Networks Research Group, University of Bristol, BS8 2AA UK) ,  Nix Andrew (Communication Systems & Networks Research Group, University of Bristol, BS8 2AA UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICL-GNSS  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,受信信号強度(RSS)測定を用いた移動クライアントの位置確認のための新しい方法を紹介した。不正確さと曖昧さがクライアントとセンサ/ビーコン間の無線チャネルを予測するために用いた伝搬モデル化における不正確さによる静的クライアントからRSSベース位置推定結果に頻繁に存在する。クライアントである移動ならば,無線チャネルを測定する測定から,より多くの情報を提供した。問題は,クライアントが採用した最もそれらしい経路ではなく,単一位置を予測することになる。光線追跡伝搬モデルからのデータ融合,物理的環境上での地図データを作る,クライアントの動的能力を生成経路モデルにより,RSSベース位置推定技術の精度を大いに改善することができた。提案した技術は,地理的位置タスクを定式化し最適化問題として,最も可能性の高い経路とそれに続くRSS測定のセットと環境と移動モデルにより課せられた制約を与えられたクライアントを決定する作業への粒子フィルタを適用した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ融合 ,  曖昧さ ,  地理学 ,  ビーコン ,  最適化問題 ,  光線追跡 ,  *位置決め
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  移動モデル ,  地図データ ,  位置推定 ,  伝搬モデル ,  無線チャネル ,  受信信号強度 ,  *運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 運動モデル ,  強化 ,  RSS ,  局在化