抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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全地球測位システム(GPS)信号を利用できないことができるトンネル,高層ビル,地下と密な植生のような無線敵対的環境では,車両は正確な位置を交換することを妨げる。重要な情報が失われるか,ミスリードされる可能性がある。これらの限界を克服するために,本論文では,SuPRANOと呼ばれる局在推定のための革新的な技術,車両NetwOrksのための半suPervisedマニホールドleaRning基づくlocAlizationアルゴリズムを提案した。筆者らの技術での重要な革新は,半教師つき学習の理論を活用した。特に,SuPRANOは,先導車と呼ばれる,ある数のよく局在化した車両の非局在自動車(非先導車両)からの信号測定を収集しこれらの後者の位置を推定することを採用した。得られた技術は自然に現実的であり優れた性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】