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J-GLOBAL ID：202202268963569920   整理番号：22A0696944

モバイル参照による低コストガスセンサネットワークの確率的オンラインキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Online Calibration of Low-Cost Gas Sensor Networks With Mobile References

著者 (2件)： Tancev Georgi (Swiss Federal Institute of Metrology, Wabern-Bern, Switzerland) ,  Toro Federico Grasso (Swiss Federal Institute of Metrology, Wabern-Bern, Switzerland)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 13901-13910  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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)

抄録/ポイント： ここ数年,低コストガスセンサーシステムによる高分解能大気質モニタリングに広い関心が寄せられている。しかし,このようなガスセンサは,交差感度,環境因子との干渉,ユニット対ユニット変動,エージング,および概念ドリフトに悩まされる。したがって,低パーツ(ppb)範囲における測定の信頼性と信頼性は,特に都市環境におけるセンサネットワークの寿命の経過にわたって,懸念のままである。このシミュレーション研究では,遭遇から計算されたモバイル参照と確率的勾配を持つ無線センサネットワークを連続的に再較正する可能性を探求した。現場実験で集めたデータを用いて,静的と移動ノード間の遭遇を確率的プロセスとしてモデル化した。さらに,ベースキャリブレーション,初期再キャリブレーション,最適化アルゴリズムの選択,および遭遇する周波数のような設計パラメータの収集の影響を解析し,議論した。最適化したプロトコルにより,COに対して約50ppbの絶対誤差,NO_2に対して3ppb,O_3に対して4ppbの絶対誤差を有する長期信頼性測定が,都市環境におけるいくつかの移動基準により達成可能であることが示された。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】

シソーラス用語： 確率過程 ,  誤差 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  最適化手法 ,  ドリフト ,  高分解能 ,  *携帯電話 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  都市環境 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： 設計変数 ,  無線センサネットワーク ,  環境因子 ,  移動ノード ,  絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイル ,  参照 ,  ガスセンサ ,  確率 ,  オンライン ,  キャリブレーション