文献

J-GLOBAL ID：202202240000355760   整理番号：22A0619405

一般化閾値化アルゴリズムを持つスパースコーディングによるデバイスフリー位置決め

Device-Free Localization via Sparse Coding with a Generalized Thresholding Algorithm

著者 (7件)： CHENG Qin (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  CHENG Qin (College of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University of Technology) ,  ZHANG Linghua (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  XUE Bo (College of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University of Technology) ,  XUE Bo (Key lab of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology (Nanjing University of Posts and Telecommunications), Ministry of Education) ,  SHU Feng (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  YU Yang (College of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University of Technology)
資料名： IEICE Transactions on Communications (Web)  (IEICE Transactions on Communications (Web))
巻： E105.B  号： 1  ページ： 58-66(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0467A  ISSN： 1745-1345  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新たな技術として,電子装置を持たないターゲットを検出する為に無線センサーネットワークを用いたデバイスフリー位置決め(DFL)は,セキュリティ保護とスマートホームや病院のような広範な応用を広げている。以前の研究はDFLを分類問題として定式化するが,精度とロバスト性に関してまだいくつかの課題がある。本論文では,DFLに対するスパース性制約を持つ逆問題を解くためのペナルティ関数としてパラメータpを持つ一般化閾値化アルゴリズムを利用した。関数は,大きな係数により少ないバイアスをかけて,p値を縮小する事により小さな係数をペナルティ化する。スパース性を測定するためにp閾値関数の特有の能力を取ることによって,提案方式は,挑戦的な環境において正確でロバストな位置決め性能を達成することができた。大規模な実験は,アルゴリズムが現在の代替案より優れていることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理 ,  *位置決め ,  閾値 ,  *センサネットワーク ,  性質 ,  逆問題 ,  ペナルティ関数
準シソーラス用語： *スパースコーディング ,  スパース性 ,  画像閾値 ,  *無線センサネットワーク

著者キーワード (4件)： デバイスフリー位置決め ,  無線センサネットワーク ,  スパースコーディング ,  p閾値関数

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (37件)：

• [1] B. Rashid and M.H. Rehmani, “Applications of wireless sensor networks for urban areas: A survey,” J. Netw. Comput. Appl., vol.60, pp.192-219, 2016. 10.1016/j.jnca.2015.09.008
• [2] F. Yucel and E. Bulut, “Clustered crowd GPS for privacy valuing active localization,” IEEE Access, vol.6, pp.23213-23221, 2018. 10.1109/access.2018.2830300
• [3] K. Pahlavan, P. Krishnamurthy, and Y. Geng, “Localization challenges for the emergence of the smart world,” IEEE Access, vol.3, pp.3058-3067, 2015. 10.1109/access.2015.2508648
• [4] C. Medina, J.C. Segura, and A. De la Torre, “Ultrasound indoor positioning system based on a low-power wireless sensor network providing sub-centimeter accuracy,” Sensors, vol.13, no.3, pp.3501-3526, 2013. 10.3390/s130303501
• [5] C. Whitelam and T. Bourlai, “Accurate eye localization in the short waved infrared spectrum through summation range filters,” Comput. Vis. Image. Underst., vol.139, pp.59-72, 2015. 10.1016/j.cviu.2015.05.001

タイトルに関連する用語 (4件)： 一般化 ,  閾値 ,  アルゴリズム ,  スパースコーディング