文献

J-GLOBAL ID：201902261247742878   整理番号：19A0516267

無線センサネットワークにおける目標追跡のための改良型NLOS同定と緩和法【JST・京大機械翻訳】

An Improved NLOS Identification and Mitigation Approach for Target Tracking in Wireless Sensor Networks

著者 (3件)： Yan Leibing (College of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Lu Yin (College of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Zhang Yerong (College of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 2798-2807  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 目標追跡は,無線センサネットワークを使用する分野で広い範囲の応用を持っている。しかし,位置決め精度は非視線(NLOS)効果により悪影響を受ける。そこで,NLOS効果を同定し緩和するために,ターゲットトラッキングに対する3段階位置決め手法を提案した。Bayes逐次試験を設計し,測定データがこの効果により影響されるかどうかを同定した。同定した測定条件に基づいて,測定範囲を平滑化し,修正Kalmanフィルタ(MKF)を用いてNLOS効果を緩和した。確立された測定方程式を用いて測定雑音共分散と予測共分散を調整した後に,著者らはMKFを適用して,それは更新されたパラメータを有する標準Kalmanフィルタであった。目標とセンサノードの間の距離がMKFによって推定された後に,最終的に推定された目標位置を,残差重みづけアルゴリズムを用いて得ることができた。実験とシミュレーションの結果は,提案した手法が伝搬条件を同定しない他の方法より優れており,位置決め精度を効果的に改善できることを示した。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： 予測 ,  残差 ,  Kalmanフィルタ ,  *緩和法 ,  *センサネットワーク ,  重みづけ ,  共分散 ,  位置決め ,  アルゴリズム ,  平滑化
準シソーラス用語： 目標位置 ,  センサノード ,  測定ノイズ ,  位置決め精度 ,  *ターゲット追跡 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線センサネットワーク ,  目標追跡 ,  同定 ,  緩和法