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J-GLOBAL ID：201902265785915820   整理番号：19A0301331

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フェージング予測に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Fading Prediction for Automated Guided Vehicle Using Probabilistic Neural Network

著者 (5件)： Webber Julian (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Wave Engineering Laboratories, 2-2-2, Hikaridai, Seika-cho, Kyoto, 619-0288, Japan) ,  Suga Norisato (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Wave Engineering Laboratories, 2-2-2, Hikaridai, Seika-cho, Kyoto, 619-0288, Japan) ,  ya Abolfazl Mehbodni (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Wave Engineering Laboratories, 2-2-2, Hikaridai, Seika-cho, Kyoto, 619-0288, Japan) ,  Yano Kazuto (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Wave Engineering Laboratories, 2-2-2, Hikaridai, Seika-cho, Kyoto, 619-0288, Japan) ,  Kumagai Tomoaki (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Wave Engineering Laboratories, 2-2-2, Hikaridai, Seika-cho, Kyoto, 619-0288, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： APMC  ページ： 887-889  発行年： 2018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,予め決定された経路に沿って移動する自動誘導車両(AGV)のフェージングチャネルを予測する手法について述べた。確率的ニューラルネットワーク(PNN)は,蓄積と電流フェージング信号ウィンドウ間のパターンマッチングを実行することにより,最も可能性のある信号を推定する。予測ユニットは,異常検出ユニットの一部として開発されている。これは,工場通信ネットワークにおける通信性能の向上に関する進歩情報を提供する。予測の精度をさらに改善するために,複数の分散受信機を採用した。移動AGVのレイトレーシングモデルを用いて性能を評価し,その結果,8個の受信機を用いることにより,平均二乗誤差(MSE)を4桁低減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： 通信網 ,  電流 ,  *無人搬送車 ,  *予測 ,  パターンマッチング ,  光線追跡 ,  受信機 ,  平均二乗誤差 ,  異常検出 ,  確率的ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 通信性能 ,  フェージングチャネル , 【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 (5件)： 確率的ニューラルネットワーク ,  自動誘導車両 ,  フェージング ,  予測 ,  研究