文献

J-GLOBAL ID：202102257842458407   整理番号：21A0152138

無線センサネットワークにおけるノード位置決めのためのクラスタベースMDSアルゴリズムのマージング戦略【JST・京大機械翻訳】

Merging Strategy on Cluster-based MDS Algorithm for Nodes Localization in Wireless Sensor Networks

著者 (2件)： Kang Insung (Hanyang University,Department of Electrical and Electronic Engineering,Ansan,Korea) ,  Nam Haewoon (Hanyang University,Department of Electrical and Electronic Engineering,Ansan,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICTC  ページ： 1132-1135  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)

抄録/ポイント： 本論文では,クラスタベースの多次元スケーリング(MDS)位置確認システムにおける最小二乗法(LSM)に基づく新しいマップ併合法を導入した。クラスタベースのMDS位置確認システムで使用されるほとんどのマップ併合アルゴリズムは,共通におけるマップ併合プロセスにおける誤差の蓄積を避けることができない。残念なことに,地図併合プロセスに蓄積されたこれらの誤差は,ネットワーク内の全ノードの位置推定の性能の減少につながる。LSMに基づく提案した併合アルゴリズムを通して,地図併合プロセスに蓄積した誤差を避けることができた。提案したアルゴリズムは,MDSベースの位置確認システムだけでなく,他の座標ベースの位置確認システムにも適用可能である。提案したマップ併合アルゴリズムは,マップ重み因子を考慮しないすべてのシミュレーションにおいて,多くのクラスタベースのMDS位置確認システムで使用される単純な併合法よりも,位置推定精度のより良い性能を示した。最も高い改善の例として,シミュレーション結果は,各対応する併合法を使用した後に,位置推定精度の29%の改善を示す。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 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  *マージング ,  位置決め ,  *クラスタ ,  高次元
準シソーラス用語： *無線センサネットワーク ,  位置推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 無線センサネットワーク ,  ノード ,  クラスタ ,  MDS ,  アルゴリズム ,  マージング ,  戦略