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J-GLOBAL ID：202002284773438087   整理番号：20A1748195

モノのインターネットのためのコンパートメントモデルを用いたターゲット検出と位置決め法【JST・京大機械翻訳】

Target Detection and Localization Methods Using Compartmental Model for Internet of Things

著者 (2件)： Kumar Sudhir (Electrical Engineering Department, Indian Institute of Technology, Patna, Bihar, India) ,  Das Sajal K. (Computer Science Department, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO, USA)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 19  号： 9  ページ： 2234-2249  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,伝搬距離による受信信号強度(RSS)の変動を表す減衰モデルである,区画モデルを使用する不均一センサネットワークにおけるターゲット検出と位置確認方法の性能を分析する。最初に,異なるセンサの決定融合と先験的確率を必要とせずに,提案したターゲット検出方式に対する閾値を計算した。また,閾値と次に検出と誤警報確率に関する下限と上限の境界を導いた。次に,検出対象の位置を,センサ位置不確実性の存在下で反復ミニバッチ特異値分解(SVD)法を用いて推定した。局在化の方法は,モノのインターネット(IoT)ネットワークに適した低い計算量を持つことを強調した。区画モデルの有効性を,シミュレーション研究と実際の実験の両方を用いて実証した。屋内環境におけるアクセスポイントから携帯電話に受信したWiFi信号強度を用いてモデルパラメータを推定した。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】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ネットワーク ,  不確実性 ,  端局 ,  計算量 ,  屋内環境 ,  *コンパートメントモデル ,  携帯電話 ,  特異値分解 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  信号強度 ,  WiFi ,  受信信号強度 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： インターネット ,  コンパートメントモデル ,  ターゲット検出 ,  位置決め法