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J-GLOBAL ID:202002281423656050   整理番号:20A0964435

スループットのための多帯域カーネル密度推定を用いた確率密度関数の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Probability Density Function Using Multi-bandwidth Kernel Density Estimation for Throughput
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: ICAIIC  ページ: 171-176  発行年: 2020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)
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製造とロジスティックスにおいて,IoT装置を利用する種々の応用が使用され始めている。ネットワークに対するIoTデバイス間の無線接続に対する要求があるが,無線周波数干渉,マルチパスに富む伝搬,およびオブジェクトの動きなどの障害物は通信を不安定にする。不安定性はIoT応用のシステム故障を引き起こす。スループットの確率密度関数(PDF)の推定は,無線通信応用のデータ速度の通信障害予測と制御のための重要な技術である。工場における無線環境は複雑に変化するので,スループットのPDFは狭い分布と広い分布の混合物である。このようなPDFのために,単一帯域幅カーネルを使用する従来のカーネル密度推定は,正確に分布を推定することができない。この問題を克服するために,多重帯域幅カーネルを用いた新しいカーネル密度推定法を提案した。さらに,尤度交差検証法を多重帯域幅カーネル密度推定に拡張し,カーネルのサブ最適帯域幅を決定し,重みを結合した。提案した方法の有効性を確認するために,自動車工場における車体検査のための画像伝送を想定した数値シミュレーションを行った。Copyright 2020 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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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