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J-GLOBAL ID：202002234308603643   整理番号：20A2227116

LTE-R信号強度に基づく列車指紋位置決めに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on train fingerprint positioning based on LTE-R signal strength

著者 (1件)： Luo Miao (College of Automatic & Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 892  号： 1  ページ： 012044 (8pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： LTE-R信号強度値に基づくWKNN位置指紋を使用するとき,低精度を改善するために,その利点のためにCPSOアルゴリズムを適用して,重量を最適化した。CPSO_WKNN位置指紋位置決めアルゴリズムを提案し,列車位置座標を解いた。事例による検証を通して,CPSOアルゴリズムとPSOアルゴリズムによって最適化したWKNN重量を別々に解析して比較し,CPSOがより速い収束速度でWKNNアルゴリズムの重さを最適化することを証明した。25m,50m,および100mごとの指紋間隔によって,トンネル環境における列車の位置を,CPSO_WKNN位置指紋位置決め,PSO_WKNN位置指紋位置決めおよびWKNN位置指紋位置決めによって別々に解いた。シミュレーション結果は,位置決め精度が3つの位置決め方法のどれでも指紋間隔の減少と共に増加することを示した。同じ指紋間隔と同じ精度要求の下で,CPSO_WKNN位置指紋位置決めの精度レベルは最高である。指紋間隔が25mであり,CPSO_WKNN位置指紋を適用するとき,10m未満の位置決め誤差の確率は87.8%であり,25m未満の位置決め誤差の確率は96%であり,トンネル環境における高精度位置決めの要求を満たすことができた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  位置決め ,  *指紋
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  収束速度 ,  *信号強度 ,  高精度 ,  位置決め精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： LTE ,  信号強度 ,  列車 ,  指紋 ,  研究