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J-GLOBAL ID：201602252283433914   整理番号：16A0324849

無線センサネットワークにおける隠れMarkovモデルに基づくターゲット分類【Powered by NICT】

Target classification based on hidden Markov model in Wireless Sensor Networks

著者 (3件)： Yang Mingxia (Coll. of Information, Zhejiang Univ. of Technol., Hangzhou) ,  Wang Wanliang (Coll. of Information, Zhejiang Univ. of Technol., Hangzhou) ,  Shao Pengfei (Coll. of Information, Zhejiang Univ. of Technol., Hangzhou)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 22  ページ： 228-232  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： これは,時間と連続信号に基づく無線センサネットワークにおける多重ターゲットを分類することは難問である。本論文では,隠れMarkovモデルは,分類のためのフレームワークとして利用されている。HMMにおける状態は異なるタイプの車の各種組合せを代表している。観測の配列を持つViterbiアルゴリズムは,各センサノードで用い状態の最もふさわしいと思われる列を推定することである。シミュレーション結果は,同定率を維持しながら,10%以上の透過を減少させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  多重化 ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： センサノード ,  Viterbiアルゴリズム ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線センサネットワーク ,  隠れMarkovモデル ,  ターゲット ,  分類