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J-GLOBAL ID：201702260490603296   整理番号：17A0263037

多変量TAYLOR級数展開モデルに基づく位置決めアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Localization Algorithm Based on Multivariable Taylor Series Expansion Model

著者 (4件)： Xia Bin (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology) ,  Liu Chengpeng (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology) ,  Sun Wenzhu (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology) ,  Li Caihong (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology)
資料名： Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 45  号： 6  ページ： 888-892  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1475A  ISSN： 1001-0548  CODEN： DKDAEM  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： 従来のTAYLOR級数展開モデルは,未知のノードとアンカーノードの間の距離を考慮するだけであり,未知のノード間の距離を考慮せず,位置決め精度は高くない。さらに,位置決め精度を改善するために,多変量TAYLOR級数展開モデルに基づく新しい位置決めアルゴリズムを提案した。まず第一に,未知のノード間の距離情報を考慮して,多変量TAYLOR級数展開に基づく新しい位置決めモデルを確立する。次に,新しい位置決めモデルを解く過程において,粒子群最適化アルゴリズムを用いて未知ノードを位置決めし,その位置の初期値を得た。重み付き最小二乗法によって,新しいモデルの解を求め,未知ノードの推定位置とした。最後に,このアルゴリズムの性能を評価するために,位置決め結果のクラリスロマイシン(CRLB)を推定した。シミュレーション結果は,多変量TAYLOR級数展開モデルに基づく位置決め精度がより高く,位置決め誤差がCRLBに近いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *位置決め ,  *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  *級数展開
準シソーラス用語： 初期値 ,  粒子群最適化 ,  位置決め精度 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： internet of thing ,  multivariable Taylor series expansion ,  particle swarm algorithm ,  positioning model

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多変量 ,  Taylor級数展開 ,  モデル ,  アルゴリズム