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J-GLOBAL ID：201702288119739251   整理番号：17A1354314

対数正規混合物シャドウイングモデルを用いたRSSに基づく局在化【Powered by NICT】

RSS based localization by using lognormal mixture shadowing model

著者 (3件)： Buyukcorak Saliha (Istanbul Technical University, Faculty of Electrical and Electronics Engineering, 34469, Maslak, Turkey) ,  Kurt Gunes Karabulut (Istanbul Technical University, Faculty of Electrical and Electronics Engineering, 34469, Maslak, Turkey) ,  Yongacoglu Abbas (School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Ottawa, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICT  ページ： 1-5  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： 受信信号強度(RSS)ベースの位置決め技術の性能は,使用されたRSSモデルに直接関係している。,定位性能はRSSモデルの精度を改善することにより向上させることができる。異なる散乱クラスタを考慮して生成した,無線チャネルのための対数正規混合物シャドウイングモデルは古典的な対数正規シャドウイングモデルよりも正確にRSS変数を特性化した。本論文では,対数正規混合物は誘導された最尤推定量による位置決め技術に適用した。典型的なマイクロセルラネットワーク構造を用いて行ったシミュレーションにより,混合モデルは,古典的なモデルと比較して,RSSベースの位置決めシステムの性能を有意に増加させることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラスタ ,  位置決め ,  *対数 ,  定位 ,  キャラクタリゼーション ,  散乱 ,  最尤法
準シソーラス用語： 位置決めシステム ,  混合モデル ,  無線チャネル ,  受信信号強度 ,  *局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 対数 ,  混合物 ,  シャドウイング ,  モデル ,  RSS ,  局在化