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J-GLOBAL ID：201702238046634645   整理番号：17A0116987

時間窓統計に基づく屋内WSN(無線センサネットワーク)領域の位置確認【Powered by NICT】

Indoor WSN Region Localization Based on Time Window Statistics

著者 (5件)： Qin Jun-Ping ,  Deng Qing-Xu ,  Wu Yun-Tao ,  Tong Hai-Bin ,  Su Xian-Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISSSR  ページ： 59-67  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,屋内位置決めがますます注目を集めている。データの不確実性は,一般的に測定装置の不正確さと室内環境における無線信号伝播モデルの不規則性(マルチパス,回折と障害物)のために存在する。この不確実性は,位置決め精度に影響するであろう。このような問題を解決するために,分散局在化アルゴリズムRLTWS(時間窓統計の地域位置決めに基づく)はパターンマッチング原理に基づいて提案した。RLTWSは二相アルゴリズムである。最初に,未知ノードは第二RSSI確率分布によりそれ自身のサブ領域を決定することができ,サブ領域におけるその位置は最適参照ノードに基づいてより正確に計算することができる。分散アルゴリズムは,ノードの計算能力を完全に利用するとネットワークトラヒックの量を大幅に減らすことができる。圃場試験はより安定な位置情報は従来法と比較して達成されることを,異常値を効果的に減少させ,時間窓はサブ領域を正確に合致限りであることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *位置決め ,  屋内環境 ,  分散アルゴリズム ,  パターンマッチング ,  位置情報 ,  不確実性 ,  確率分布 ,  異常値 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 位置決め精度 ,  不規則性 ,  屋内位置決め ,  *無線センサネットワーク ,  *屋内 ,  *時間窓 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  制御応用一般  (IC03010U) ,  産業経済  (KA02000Y) ,  信号理論  (ND02020G) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  運動機構  (QB01080K) ,  工程管理  (KB03030P) ,  婦人科・産科の診断  (GS02000W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時間窓 ,  統計 ,  屋内 ,  無線センサネットワーク ,  位置確認