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J-GLOBAL ID:202002212635310800   整理番号:20A1947423

付加および乗法雑音の存在下でのIoTのためのZU平均フィンガープリントに基づくデバイス位置決め法【JST・京大機械翻訳】

ZU-mean fingerprinting based device localization methods for IoT in the presence of additive and multiplicative noise
著者 (2件):
資料名:
号: Workshops ICDCN ’18  ページ: 1-6  発行年: 2018年 
JST資料番号: D0698C  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)
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本論文は,モノ(IoT)のインターネットのための,ゼロ平均とUnity-Mean(ZU-Mean)特徴ベースのデバイス位置確認法を提案した。これらの特徴は,使用されるデバイスのハードウェアおよび/または仕様に依存しない。さらに,ゼロ平均および1平均特徴は,それぞれ付加的および乗法的雑音を緩和した。5週間,WiFi受信信号強度(RSS)を用いて,2つの異なるサイト(住宅と壁領域)で広範な実実験を行った。提案方法の性能は,絶対RSSベースの方法より良かった。また,絶対RSS特徴がキャリブレーションフリー法では使用できず,従って,IoTネットワークにおける多様なデバイスに適していないことも強調した。さらに,提案した低コスト法は,文献における既存の方法と比較して計算的に効率的である。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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移動通信 

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