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J-GLOBAL ID：201902223041575702   整理番号：19A0991816

5G無線ネットワークにおけるモバイルデバイス位置決め【JST・京大機械翻訳】

Mobile Device Localization in 5G Wireless Networks

著者 (4件)： Wang Dandan (Nokia, Murray Hill, NJ, USA) ,  Hosangadi Gurudutt (Nokia, Murray Hill, NJ, USA) ,  Monogioudis Pantelis (Nokia, Murray Hill, NJ, USA) ,  Rao Anil (Nokia, Murray Hill, NJ, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICNC  ページ： 185-190  発行年： 2019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： 無線ネットワークが5Gに進化しているので,大量のデータが新しく開発されたオープンソースプラットフォーム上で共有される。これらのデータは新しいサービスの開発に使用できる。その中で,モバイル機器の位置情報は極めて有用である。例えば,位置情報は,ネットワーク性能を損なうために無線オペレータを支援するために使用することができる。それは,いくつかの位置支援サービスを提供するためにも使用できる。しかし,これらの装置のいくつかは,GPSの能力を持たない限られた予算のために設計される可能性がある。さらに,オペレータはモバイル機器に関するGPS情報にアクセスしないかもしれない。本論文では,各呼とセッションの間に報告された移動体の測定データに基づいて移動装置の位置を推定するための新しい機械学習に基づく手法を提案した。提案したアルゴリズムは,ビーム情報のような5G無線ネットワークの高度な特徴を利用する。シミュレーションにより,提案した解はLoS環境に対して4mの精度を達成し,混合LoSおよびNLoS環境に対して12mの精度を達成できることを示した。そして,提案したアルゴリズムは,1つの基地局からの情報だけでさえも動作することができる。Copyright 2019 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： アルゴリズム ,  機械学習 ,  移動体 ,  *位置決め ,  位置情報 ,  GPS ,  基地局 ,  オペレータ
準シソーラス用語： *ワイヤレス ,  ネットワーク性能 ,  *モバイルデバイス ,  *無線ネットワーク ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 5G ,  無線ネットワーク ,  モバイルデバイス