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J-GLOBAL ID：201902252474523382   整理番号：19A2177262

Bayesフィルタリングに基づく無線センサネットワークのための四角形加重位置決め【JST・京大機械翻訳】

Quadrilateral Weighted Localization for Wireless Sensor Networks Based on Bayesian Filtering

著者 (5件)： Yang Bo (School of Mathematical Sciences, Shanxi University, Taiyuan, 030006) ,  Zhao Miaomiao (School of Mathematical Sciences, Shanxi University, Taiyuan, 030006) ,  Guo Luyao (School of Mathematical Sciences, Shanxi University, Taiyuan, 030006) ,  Guo Ruijie (School of Mathematical Sciences, Shanxi University, Taiyuan, 030006) ,  Zhao Tiantian (School of Mathematical Sciences, Shanxi University, Taiyuan, 030006)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 2471-2476  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： 本論文では,受信信号強度表示(RSSI)に基づく四角形測距のための改良加重重心位置アルゴリズムを用いて,RSSIの測定誤差を効果的に低減した。さらに,本論文は,Bayes確率モデルに基づく屋内最適化RSSIの位置確認アルゴリズムを提唱して,未知のノードの位置を推定するために最小二乗曲線あてはめを結合して,それはさらにアルゴリズムの精度を改良した。さらに,シミュレーション結果は,改良重心位置確認アルゴリズムが大いに精度を改善するだけでなく,ロバスト性も比較的高いことを示した。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： 最適化 ,  *センサネットワーク ,  曲線あてはめ ,  シミュレーション ,  確率モデル ,  アルゴリズム ,  距離測定 ,  *位置決め ,  測定誤差 ,  最小二乗法
準シソーラス用語： 屋内 ,  重心位置 ,  電界強度検出 ,  受信信号強度 ,  *加重 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bayesフィルタリング ,  無線センサネットワーク ,  四角形 ,  加重