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J-GLOBAL ID：202202237130747159   整理番号：22A0497757

成層および摂動UASNにおけるスパースセンシング音響位置決めのための水中位置決めスキーム【JST・京大機械翻訳】

An underwater localization scheme for sparse sensing acoustic positioning in stratified and perturbed UASNs

著者 (2件)： Prateek (Wireless Sensor Networks Lab, Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Patna, Bihar, India) ,  Arya Rajeev (Wireless Sensor Networks Lab, Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Patna, Bihar, India)
資料名： Wireless Networks  (Wireless Networks)
巻： 28  号： 1  ページ： 241-256  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1715A  ISSN： 1022-0038  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水中音響センサネットワーク(UASNs)のドメインに圧縮センシング局在化が不足している。この限界に取り組むために,本論文では,層別化および摂動UASNに対するSAP2:Sparseセンシング音響位置決め方式を提案した。水中摂動の3つの条件,すなわち,水中ネットワークトポロジーにおける突然の擾乱をモデル化するために,スピン摂動,直線分散条件,および半径方向摂動条件を定義した。次に,UASNノードトポロジーの挙動を表現するために「指紋変動」を提案した。定理2.2.bは,摂動条件の下でのまばらに展開されたUASN位置の正確な検索のために提案される。Lemma3.1.aにおける挿入ベクトルに対するユニークな解の導出は,ターゲットの推定位置を保持し,基底ベクトルによるセンシング行列のコヒーレンスを必要とする。係数のブロック行列表現をLemma3.1.bにおいて導いた。ブロック行列の可逆性は,水中センサネットワークのスパース性を確立するために,Lemma3.1.cで証明された。用例を現実的なシナリオで例示して,スパース係数の相関,離散化されたサンプルの明瞭度,および摂動に基づくフットプリント変動のようなパラメータを観察した。SAP2技術を用いた非相関離散測定に対して,フットプリント変動は100m2以下であることが分かった。厳密な数学的正当化と現実的水中チャネルシナリオを通して,圧縮センシングベースの水中位置決めが,スパースセンサネットワークのために実現可能であることを立証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  水中音響 ,  ベクトル ,  *音響 ,  位置決め ,  明瞭度 ,  層別 ,  指紋 ,  チャネル ,  *摂動 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： スパース性 ,  離散化 ,  ネットワークトポロジー ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 音響成層チャネル ,  圧縮センシング ,  摂動条件 ,  スパース音響位置決め ,  水中音響センサネットワーク(UASN) ,  水中位置決め

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 成層 ,  摂動 ,  音響 ,  水中 ,  スキーム