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J-GLOBAL ID：201702264978712803   整理番号：17A0099037

厳密な残差選択に基づくNLOS位置決めアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

NLOS Localization Algorithm Based on the Strict Residual

著者 (4件)： Hu Nan (School of Information Science & Engineering, Northeastern University) ,  Wu Chengdong (School of Information Science & Engineering, Northeastern University) ,  Liu Pengda (School of Information Science & Engineering, Northeastern University) ,  Yu Xiaosheng (School of Information Science & Engineering, Northeastern University)
資料名： Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban)  (Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 37  号： 9  ページ： 1221-1224  発行年： 2016年 
JST資料番号： C5017A  ISSN： 1005-3026  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の移動位置決めは近年ますます注目されている。正確な位置決めに影響する重要な因子は,NLOS伝搬信号の存在であり,NLOS誤差は位置決め精度を低下させる。NLOS測定値残差の特性を分析することによって,距離測定値を識別するための厳密な残差選択法を提案した。まず第一に,拡張KALMANフィルタ(EKF)アルゴリズムの線形回帰モデルを用いて,距離測定値の残差を得て,次に残差を選択するために厳しい残差選択を使用して,最終的に皮膚アルゴリズムを使用して位置決めを完了した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,NLOS環境において他のアルゴリズムよりも優れていて,様々な環境においてより良いロバスト性とより高い位置決め精度を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位置決め ,  距離測定 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  フィルタ ,  *残差 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： NLOS環境 ,  線形回帰モデル ,  選択法 ,  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 (5件)： wireless sensor network ,  non-line-of-sight(NLOS) localization ,  extend Kalman filter ,  strict residual ,  linear regression model

分類 (4件)： 移動通信  (ND08030H) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  電装品  (QG03070C) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 残差 ,  アルゴリズム