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J-GLOBAL ID：202202289147507741   整理番号：22A0630676

デバイスフリー屋内位置決めのための並列AdaBoost法【JST・京大機械翻訳】

A Parallel AdaBoost Method for Device-Free Indoor Localization

著者 (4件)： Liu Zhigang (School of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Liu Dong (School of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Xiong Jiuyang (School of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China) ,  Yuan Xiaoming (School of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 3  ページ： 2409-2418  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： チャネル状態情報(CSI)に基づくデバイスフリー屋内位置確認法は,ますます重要な技術になった。Naive Bayes(NB)分類器を,その単純さと有効性のために屋内位置決め方式に適用した。しかし,NB分類器は弱い分類器であり,不十分な分類精度をもたらす。この問題に取り組むために,本論文では,複数のNB分類器を振幅と位相に基づく二つの強力な分類器に結合する並列AdaBoost位置決め法を提案した。次に,学習戦略を用いて分類器の重み係数を得て,屋内位置決め精度を改善するために分類器の結果を効果的に融合させた。実験結果は,古典的FIFS,CSI-MIMO,PCNB,BLS,ABPS,LSTMおよびFapFiアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより高い位置確認精度を有することを示した。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】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  位置決め ,  位相 ,  有効性
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  *AdaBoost ,  分類会計機 ,  分類精度 ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 屋内位置決め ,  AdaBoost