確率的ニューラルネットワークを用いた自動誘導車両のためのチャネル予測に関する研究

Webber Julian; Webber Julian; Suga Norisato; Mehbodniya Abolfazl; Mehbodniya Abolfazl; Yano Kazuto; Suzuki Yoshinori

文献

J-GLOBAL ID：201902265053786846 整理番号：19A2291294

確率的ニューラルネットワークを用いた自動誘導車両のためのチャネル予測に関する研究

Study on channel prediction for automated guided vehicle using a probabilistic neural network

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資料名：
巻： 8 号： 8 ページ： 311-317(J-STAGE) 発行年： 2019年
JST資料番号： U0397A ISSN： 2187-0136 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

本論文では,自動誘導車両(AGV)に搭載された送信機からの受信信号強度を予測する技術について述べた。予測器は,工場ベースの無線通信異常検出システムの一部である。受信フェージング信号のスライディングウィンドウ系列を学習するために確率的ニューラルネットワーク(PNN)を提案した。訓練後,PNNは訓練されたシーケンスと観察されたシーケンスの間のパターンマッチングを行い,最も近いマッチングセットに対するインデックスを返す。将来の深いフェージングは,フェージングルックアップテーブルメモリにインデックスオフセットを加えることによって予測される。さらに,複数の受信機から予測した指標を組み合わせることにより,性能を改善することを提案した。光線追跡チャネルからの性能結果は,平均二乗誤差が,10dB SNRで4つの受信機を採用することにより,ほぼ2桁低減されることを示した。(翻訳著者抄録)

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無線通信一般

引用文献 (12件)：

[1] N. Suga, J. Webber, T. Higashimori, N. Egashira, K. Yano, and T. Kumagai, “Anomaly detection based on clustering of wireless environment variation,” IEICE Technical Committee on Smart Radio, YRP Research Park, Kanagawa, Mar. 2018.
[2] H. Martínez-Barberá and D. Herrero-Pérez, “Autonomous navigation of an automated guided vehicle in industrial environments,” Robot. Comput.-Integr. Manuf., vol. 26, no. 4, pp. 296-311, Aug. 2010. DOI:10.1016/j.rcim.2009.10.003
[3] Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, “Short range wireless channel prediction using local information,” IEEE Thirty-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers, Pacific Grove, CA, USA, May 2004. DOI:10.1109/ACSSC.2003.1292104
[4] G. Ferreira, L. Matos, and J. Silva, “Improvement of outdoor signal strength prediction in UHF band by artificial neural network,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 64, no. 12, pp. 5404-5410, Dec. 2016. DOI:10.1109/TAP.2016.2617379
[5] I. Vilovic, N. Burum, and Z. Sipus, “A comparison of neural network models for indoor field strength prediction,” IEEE 49th International Symposium ELMAR-2007 Focused on Mobile Multimedia, Zadar, Croatia, Sept. 2007. DOI:10.1109/ELMAR.2007.4418842

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