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J-GLOBAL ID：201702260550439449   整理番号：17A1506083

ウェーブレットパケット分解に基づくUWB距離測定法【Powered by NICT】

An UWB ranging method based on wavelet packet decomposition

著者 (5件)： Li Juan (Department of Computer and Communication Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao, China) ,  Cui Xue-rong (Department of Computer and Communication Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao, China) ,  Zhang Hao (Department of Electrical Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Zhang Hao (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Victoria, Victoria, Canada) ,  Gulliver T. Aaron (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Victoria, Victoria, Canada)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 270  ページ： 75-81  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線センサネットワーク(WSN)では,超広帯域(UWB)信号を用いた精密測距または位置決めは,広い研究の関心を集めている。非コヒーレントエネルギー検出(ED)の利点は,低サンプリング速度と低い複雑性であるが,伝統的なエネルギー検出法は,時間領域におけるUWB信号を解析するだけで,範囲または位置決め誤差が大きい。本論文では,結合時間-周波数領域におけるUWB信号を解析する提案した新規測距方法。この方法では,ウェーブレットパケット分解(WPD)は,異なるサブバンドにおけるエネルギー分布を得るために使用し,それから逆伝搬人工神経回路網(BP ANN)は,エネルギー分布と伝送距離の間の写像関係を確立するために利用されている。シミュレーション結果は,この方法で訓練されたBP-ANNの測距誤差は,従来のED法よりも有意に低いことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  周波数領域 ,  コヒーレンス ,  写像 ,  *距離測定 ,  エネルギー分布 ,  シミュレーション ,  位置決め
準シソーラス用語： サブバンド ,  時間領域 ,  複雑性 ,  エネルギー検出 ,  超広帯域 ,  無線センサネットワーク ,  *ウェーブレットパケット分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 距離推定 ,  エネルギー検出 ,  ウェーブレットパケット分解 ,  固有ベクトル ,  逆伝搬人工神経回路網

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレットパケット分解 ,  UWB ,  距離測定