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J-GLOBAL ID：201802231321978267   整理番号：18A0651738

飛行理論に基づいて,TDOAとGROAの位置決め機構を研究した。【JST・京大機械翻訳】

TDOA and GROA localization mechanism based on GSO algorithm with flight theory

著者 (3件)： Zou Dongyao (鄭州軽工業学院計算机与通信工程学院,鄭州,450001) ,  Liu Biwei (鄭州軽工業学院計算机与通信工程学院,鄭州,450001) ,  Yang Wei (鄭州軽工業学院計算机与通信工程学院,鄭州,450001)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 9  ページ： 2768-2772  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： ノード位置決めは無線センサネットワークにおける最も重要な技術の一つである。受動的位置決めの問題を解決するために,到着時間差(TDOA)と到達信号利得比(GROA)に基づく新しい位置決めアルゴリズムを提案し,飛行機構に基づくホタルアルゴリズム(GSO)を用いて最終結果を得た。TDOAとGROAの位置決めモデルを組み合わせて,補助変数を導入して,方程式の擬似線形化を行った。次に,修正二段階重みづけ最小二乗(TSWLS)アルゴリズムを用いて,このアルゴリズムを解いた。また,収束速度と精度に影響を与えない前提で,飛行機構を持つGSOアルゴリズムを用いて,目標位置決めの最適解を求め,粒子群最適化アルゴリズムの欠点を克服することができた。シミュレーション結果により,TDOAアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,23dBの位置決め精度を持ち,相対的に高い安定性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  利得 ,  *飛翔 ,  センサネットワーク ,  重みづけ ,  シミュレーション ,  *位置決め ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 位置決め精度 ,  粒子群最適化 ,  最適解 ,  収束速度 ,  線形化 ,  無線センサネットワーク ,  *位置決めシステム ,  *TDOA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： time differences of arrival (TDOA) ,  gain ratios of arrival (GROA) ,  least squares ,  flight mechanism ,  glowworm swarm optimization(GSO)

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 飛行 ,  理論 ,  TDOA ,  研究