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J-GLOBAL ID：202102275059912389   整理番号：21A2318532

パッシブエネルギーベース足ステップ位置決めのための最尤推定【JST・京大機械翻訳】

Maximum likelihood estimation for passive energy-based footstep localization

著者 (3件)： Alajlouni Sa’ed (Department of Mechatronics Engineering, The Hashemite University, Zarqa, 13133, Jordan) ,  Baker Jonathan (Department of Mathematics, Virginia Tech, Blacksburg, VA, 24061, USA) ,  Tarazaga Pablo (Department of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA, 24061, USA)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 163  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマート生活空間はリアルタイムセンサデータを収集し,データを推論し,予測し,決定するためにデータを使用する。スマートな生活システムを形成する一つの重要な方法は,居住者を局所化し,追跡することである。本論文では,パッシブ乗員の位置決めと追跡のために,アンダーフロア加速度計のネットワークによって捕獲された乗客足ステップによって生成された床振動データを利用した。各センサ位置で受信信号強度/電力(RSS)に基づいて,新しい最尤(ML)足ステップ位置推定器を提案した。センサレイアウト(精度の幾何学的希釈の形)に関連する局在化誤差分散解析を,理論的Cramer-Rao下限の導出と解析を通して研究した。提案した位置確認法は,床特性,伝搬速度,減衰の知識を必要としない。居住者がゼロ平均加速度を持つと仮定して,Kalmanフィルタリング方式によって,占有経路追跡を達成した。提案したML位置確認法を,モンテカルロシミュレーションを用いて評価し,16m×2m計装床断面における2つの異なる試験被験者に対する単一占有歩行実験を用いて評価した。結果は,以前のRSSフットステップ位置確認法に対して提案した方法の優位性を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  ネットワーク ,  加速度 ,  加速度計 ,  *最尤法 ,  希釈 ,  位置決め ,  乗務員 ,  住民 ,  Kalmanフィルタ ,  乗客 ,  センサ
準シソーラス用語： 被験者 ,  モンテカルロシミュレーション ,  受信信号強度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 乗員経路追跡 ,  スマートビル ,  床加速度計 ,  受信信号強度 ,  最尤推定(MLE) ,  Cramer-Rao下界(CRLB)

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 足 ,  最尤推定