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J-GLOBAL ID：201802287449014962   整理番号：18A1808758

ニューラルネットワークを用いたRSSIベース屋内位置決め技術の性能改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Performance of RSSI Based Indoor Localization Techniques Using Neural Networks

著者 (2件)： Anand Goutham (School of Electronics Engineering, Vellore Institute of Technology, Tamil Nadu, India) ,  Thanikaiselvan V (School of Electronics Engineering, Vellore Institute of Technology, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICECA  ページ： 249-253  発行年： 2018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： ノード位置確認は無線センサネットワークの不可欠な部分であり,研究開発のための良い範囲を持っている。ドライブレス車のような多くの革命的アイデア,拡張現実感および瞬間緊急応答システムは,正確な位置確認に依存している。屋内環境における位置確認は,ランダム性,減衰,不均一性および干渉性の増加により屋外では一般的ではない。これらの因子は屋内環境におけるポピュラーな位置決めアルゴリズムの精度を低下させる。本論文は,ニューラルネットワークを用いたRSSIベースの位置確認アルゴリズムにおける誤差低減について議論した。ニューラルネットワークの並列計算能力と非線形性は,屋内位置確認における制約条件によって,ハンディにおいて生じた。本論文では,局所化,誤差の発生源および適用した誤差制御機構について,詳細な議論を行った。シミュレーション結果を最後に検討し,誤差補正機構による位置確認性能の著しい改善を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 屋内環境 ,  不均一性 ,  *位置決め ,  シミュレーション ,  *ニューラルネットワーク ,  拡張現実感 ,  アルゴリズム ,  並列演算 ,  誤り訂正 ,  緊急対策
準シソーラス用語： 発生源 ,  局在化 ,  *屋内 ,  無線センサネットワーク ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  RSSI ,  屋内位置決め ,  性能改善