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J-GLOBAL ID：201702213222044493   整理番号：17A0118791

LOS/NLOSシナリオにおけるUWB位置決めのためのKalmanフィルタ【Powered by NICT】

A Kalman filter for UWB positioning in LOS/NLOS scenarios

著者 (6件)： Chenchen Zhang (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Sipai Road 2, Nanjing 210096, China) ,  Xiaoyu Bao (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Sipai Road 2, Nanjing 210096, China) ,  Qilu Wei (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Sipai Road 2, Nanjing 210096, China) ,  Qun Ma (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Sipai Road 2, Nanjing 210096, China) ,  Yuan Yang (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Sipai Road 2, Nanjing 210096, China) ,  Qing Wang (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Sipai Road 2, Nanjing 210096, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： UPINLBS  ページ： 73-78  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： 他の屋内位置決め技術と比較して,超広帯域(UWB)は,高精度で,強いコミュニケーション能力,広い被覆率で便利な展開の利点を有している。その結果,UWBは最も屋内位置決定アプリケーションのための非常に一般的な解決策である。しかし,UWB信号の性能はいくつかの因子,見通し外(NLOS)伝搬が最も一般的で測定誤差の主要な源の影響を受けやすい。既存局在化アルゴリズムの中で,Kalmanフィルタ(KF)は,動的システムの状態推定のための古典的方法であるとして広く注目を集めている。本論文では,距離KF法と位置KF法は,屋内LOS/NLOSシナリオの環境特性に基づいて設計した。二戦略はWxRobot UWBプラットフォーム上で研究した。結果は,二つの方法が精度を改善することができ,平均誤差の最高の改善はLOSシナリオの位置KF法で27.4%であることを確認した。Copyright 2017 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： *Kalmanフィルタ ,  動的系 ,  測定誤差 ,  状態推定 ,  被覆率 ,  アルゴリズム ,  応用プログラム ,  *位置決め
準シソーラス用語： 局在化 ,  屋内 ,  高精度 ,  超広帯域 ,  屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： LOS ,  シナリオ ,  UWB ,  Kalmanフィルタ