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J-GLOBAL ID：201702264254883838   整理番号：17A1266355

電波トモグラフィーネットワークの受信信号強度に基づく異常活性検出【Powered by NICT】

Abnormal activity detection based on received signal strengths of radio tomographic networks

著者 (5件)： Liu Tong (Department of Electronic Science, Huizhou University, Huizhou 516001, P. R. China) ,  Wei Xiao-hui (Department of Electronic Science, Huizhou University, Huizhou 516001, P. R. China) ,  Chen Zhi-ming (Department of Electronic Science, Huizhou University, Huizhou 516001, P. R. China) ,  Luo Xiao-mu (School of Information Technology, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510006, P. R. China) ,  Liu Jun (College of Physics and Electronic Information Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 7310-7314  発行年： 2017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： ラジオトモグラフィーネットワークに基づくイメージングは活性センシングに大きな影響をもたらしている。本論文では,計算された回復イメージングなしで異常な活性検出法を提案した。垂直配列プロファイル意識ネットワークを組織化することにより,異常活性の臨界状態特徴は,受信信号強度(RSS)のデータストリームに符号化する。,新しく入力されるセンサデータは既に記録された瞬間状態特徴と比較し,類似性に従って実施した異常検出。著者らの方法の有効性を検証するために,我々は正常な活性として歩行を定義し,屋内環境における異常活性として落下する。実験は有望な結果を与えた。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： 類似性 ,  検出法 ,  *電波 ,  *ネットワーク ,  符号化 ,  屋内環境 ,  画像処理 ,  臨界
準シソーラス用語： 異常検出 ,  センサデータ ,  データストリーム ,  垂直配列 ,  *受信信号強度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電波 ,  トモグラフィー ,  受信信号強度 ,  活性