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J-GLOBAL ID：201702225046964632   整理番号：17A0379810

低ランク近似によるセンサネットワークの局在化【Powered by NICT】

Localization of sensor networks via low rank approximation

著者 (3件)： Zhu Yanping (School of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou, China) ,  Jiang Aimin (College of Internet of Things Engineering, Hohai University, Changzhou, China) ,  Kwan Hon Keung (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Windsor, Windsor, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 305-308  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,センサネットワークの位置決定のための提案した新しいアルゴリズム。一般に,Euclid距離行列は,それらの制限された通信パワーのため不完全であった。さらに,距離測定は雑音によって汚染されている。局在化の目的のために,最初の低ランク近似による推定は知られていない距離。センサの相対座標をGram行列の固有値分解,これは計算したEuclid距離マトリックスで構成されているによって得た。位置決め精度を改善するために,サブネットワークは,各センサとその近傍により構成されている。各センサの隣接センサは互いに通信しやすいので,局所的ユークリッド距離行列は全体的最適条件よりも高密度であり,より正確な推定をもたらすことができた。提案したアルゴリズムの他の利点は,分散型,中央計算ユニットなしのセンサネットワークのための望ましいで実行できることである。二組のシミュレーションは,提案したアルゴリズムは大域的Euclid距離行列を用いた他の位置決めアルゴリズムより優れた位置決め精度を達成できることを示した。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： *センサ ,  最適条件 ,  通信 ,  位置決め ,  距離測定 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： 高密度 ,  サブネットワーク ,  位置決め精度 ,  固有値分解 ,  Euclid距離 ,  *局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 低ランク近似 ,  センサネットワーク ,  局在化