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J-GLOBAL ID：201902253145599584   整理番号：19A2424580

見通し外測定と位置決めの方法【JST・京大機械翻訳】

A Method of Non-line-of-Sight Measurement and Location

著者 (4件)： Sun Haiyan (School of Ecological Technology and Engineering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China) ,  Li Xiaobin (School of Electrical and Electronic Engineering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China) ,  Zhang Jie (CECEP Wind-Power (Xinjiang) Corporation Co., Ltd, Xinjiang, China) ,  Yu Tianyang (School of Electrical and Electronic Engineering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 594  ページ： 227-233  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,視線通信の非線下での無線非線形性測定と位置決め問題を解決することを目的とした。それは,関連距離確率のモデル化を導入して,ソースとビーコンの間の距離が,非線照準補償と無線位置決めプロセスを通して重要であるかどうかについて議論した。本研究は,LOS/NLOS伝送の下で目標位置結果の精度を確実にすることを目的とした。本論文は,緩和法と重量最小二乗を含む機械学習理論の凸解析法を用いて実験的研究を行い,非凸状から凸状問題へ変換する近似的置換を行った。距離測定モデル,最適化目的関数および制約条件を含むNLOS偏差解析により,このアプローチを補完した。本論文は,実際の応用状況の間に測定距離がどのように変化するかについての距離補償を提供した。これは,視線補償位置決め法の非線が,実験的および実用的に異なる伝搬によって引き起こされる位置効果を効果的に低減できることを示唆している。位置推定は他の最小二乗法より正確である。実験条件の仮説のため,研究結果は理想化される。したがって,研究者は異なる仮説の下で提案された命題をテストするために奨励される。本論文は,特に厳しい条件において,無線位置決めシステムの促進において,高精度位置決めの解法のための含意を含んだ。NLOSを同定するための多くの測定を必要としない。最小二乗ベースの関連距離確率は,すべての利用可能な測定の利点とLOSとNLOS伝搬確率の発生のための条件を利用して,最適化問題は緩和方法によって確立することができた。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  コリメーション ,  最適化問題 ,  *位置決め ,  ビーコン ,  最適化 ,  最小二乗法 ,  モデリング ,  機械学習 ,  緩和現象 ,  距離測定 ,  凸形 ,  通信
準シソーラス用語： 位置推定 ,  ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ターゲット位置 ,  NLOS ,  距離相関の確率 ,  最小二乗埋込み

分類 (2件)： その他の通信応用  (ND15000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 見通し