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J-GLOBAL ID：201902228302968226   整理番号：19A2570775

5Gとそれ以上のシステムのための非線形状態モデルによる高速列車の位置決めと追跡【JST・京大機械翻訳】

Positioning and Tracking of High-speed Trains with Non-linear State Model for 5G and Beyond Systems

著者 (4件)： Talvitie Jukka (Electrical Engineering, Tampere University, Finland) ,  Levanen Toni (Electrical Engineering, Tampere University, Finland) ,  Koivisto Mike (Electrical Engineering, Tampere University, Finland) ,  Valkama Mikko (Electrical Engineering, Tampere University, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISWCS  ページ： 309-314  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： 第5世代(5G)通信サービスを有する高速列車(HST)は,5G接続性により容易にされる新しい産業の一つとして,高レートデータリンクと高信頼性ミスクリティカルサービスの両方を含んでいると考えられている。本論文では,ミリ波(mmWave)周波数における特定の5G NR参照信号で得られた到着時間差(TDoA)と到来角(AoA)測定に基づく5G新しい無線(NR)ネットワークにおけるHSTの位置決めを研究した。さらに,HSTを拡張Kalmanフィルタにより追跡し,そこでは,従来の線形状態遷移モデルの代わりに,列車位置,絶対列車速度,および列車出穂期を含む非線形状態遷移モデルを提案し,導出した。さらに,列車の角速度に対する状態依存プロセス分散を導入することにより,HSTの位置決め性能が従来の線形状態遷移モデリングと比較して大幅に改善できることを示した。実生活高速軌道に関する現実的シミュレーションに基づいて,提案した位置決めエンジンは,列車位置,列車速度,および列車のヘディングに対して,それぞれ2.3m,0.47m/s,および1.6度の95%のパーセンタイル推定精度に達し,機械制御と輸送サービスのための3GPPによって規定された要求を満たすことを示した。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： ヘッディング ,  ネットワーク ,  到来角 ,  EHF波 ,  *高速度 ,  通信サービス ,  シミュレーション ,  *位置決め ,  *線形性 ,  モデリング
準シソーラス用語： 状態遷移 ,  ワイヤレス ,  TDOA ,  *高速列車 ,  *第5世代移動通信システム , 【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)： 5G ,  非線形 ,  高速列車 ,  追跡