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J-GLOBAL ID：202102222328411403   整理番号：21A3333484

無線センサネットワークのための修正一般化確率データ結合に基づくロバスト追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Robust Tracking Algorithm Based on Modified Generalized Probability Data Association for Wireless Sensor Network

著者 (5件)： Cheng Long (Department of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Xue Mingkun (Department of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Wang Yan (Department of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Wang Yong (Department of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Bi Yangyang (SANY GROUP CO., LTD, Changping, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 2  ページ： 2136-2146  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 無線センサネットワーク(WSN)は多くのマイクロセンサノードで構成され,位置決め技術はWSN技術の最も重要な応用の1つである。現在,多くの位置決めアルゴリズムは,視線環境において高い位置決め精度を持つが,非視線(NLOS)環境における位置決め精度が低い。本論文では,時間到着に基づく修正一般化確率データ連想アルゴリズムを提案した。範囲測定をNの異なるグループに分割し,各群はIMM-EKFを通して移動ノードの対応する位置推定,モデル確率,および共分散行列を得た。モデル確率と仮説検定を用いて,Nグループに対するNLOS同定を行い,各グループによって提供されるモデル確率を最初のNLOS同定のために使用し,革新と技術革新共分散マトリックスを仮説テストにおける第2のNLOS同定のために使用した。NLOS誤差によって汚染された位置推定は廃棄される。正しい位置推定は,対応する会合確率で重み付けされる。シミュレーションと実験結果は,提案したアルゴリズムがNLOS誤差の影響を緩和することができて,既存の方法と比較してより高い位置確認精度を達成することができることを示した。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  位置決め ,  仮説検定 ,  共分散 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： マイクロセンサ ,  共分散行列 ,  *無線センサネットワーク ,  位置推定 ,  位置決め精度 ,  移動ノード ,  データ結合 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 制御機器一般  (IC02010N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無線センサネットワーク ,  一般化 ,  確率 ,  データ結合 ,  ロバスト ,  追跡アルゴリズム