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J-GLOBAL ID:202202261402211506   整理番号:22A0398626

水中物体のハイブリッドインターネットにおける位置認識に対するBayes多次元スケーリング【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Multidimensional Scaling for Location Awareness in Hybrid-Internet of Underwater Things
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 496-509  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2424A  ISSN: 2329-9266  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)
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水中物体(IoUT)のインターネットにおけるセンサノードの位置決めは,ナビゲーション,データタグ付け,および水中物体の検出のような様々な応用により,かなり重要である。したがって,本論文では,ノードが光,磁気誘導および音響技術のいずれかを用いて通信できる完全ハイブリッドIoUTネットワーク上で動作できるハイブリッドBayes多次元スケーリング(BMDS)ベース位置確認手法を提案した。これらの通信技術は,水中環境における通信のために既に使用されている。しかし,局在化解を欠いている。光学的および磁気誘導通信は,短い通信のためにより高いデータレートを達成した。反対に,音響波は長距離水中通信のための低データ速度を提供する。提案方法は,水中センサノードの最終位置を推定するために,光学的,磁気誘導,および音響通信ベースの測距を総合的に使用する。さらに,ハイブリッドCramer-Rao下限(H-CRLB)の導出により,提案方式を解析した。シミュレーション結果は,文献による提案方法の完全な比較解析を提供した。Copyright 2022 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】
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分類 (5件):
分類
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計測機器一般  ,  信号理論  ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  ,  無線通信一般  ,  電子航法一般 

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