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J-GLOBAL ID：201702278909730926   整理番号：17A0048391

ハイブリッド3次元指紋データベースとカーネル法パーティクルフィルターによる精密なものの追跡

Precise Tracking of Things via Hybrid 3-D Fingerprint Database and Kernel Method Particle Filter

著者 (3件)： Bargshady Nader (Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, USA) ,  Garza Gabe (CEO and founder of Reckon Point, San Antonio, TX, USA) ,  Pahlavan Kaveh (Department of Electrical and Computer Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, USA)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 16  号： 24  ページ： 8963-8971  発行年： 2016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： RF信号を使った「精密なものの追跡(PToT)」は,屋内環境では厳しい課題を引き起こす。しかしながら,屋内環境での人と全商品のより精密な追跡に対する要求は勢いを増しており,更に,的を絞った広告のためのマイクロフェンシングのような,位置に基づくサービスに対する要望がある。上述の応用の立ち上げに成功するには,精密さが鍵となる。PToTは,ハイブリッド3次元フィンガープリント・データベースと精密航行(追跡)の二つの構成要素に依存している。本論文では,3次元フィンガープリント・データベースとカーネル法パーティクルフィルター(KMPF)の創出で,精密な位置決めと追跡を達成するアプローチに取り組んだ。3次元フィンガープリント・デジタル地図を,Wi-FiとBluetoothの受信信号強度と,光センサー3次元座標と磁気センサーの回転特性の融合から作り出し,正確さを改良した。これはPToTのための初めての不可欠な構成要素である。KMPFは,高分解能特徴データベースで作られた地図情報を利用して,位置を追跡し予測する。協力的及び非協力的モード運用に対するパラメーター推定を,Cramer-Rao下限を使って,分散の下限と比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： ハイブリッド方式 ,  三次元 ,  *指紋 ,  *データベース ,  *パターン認識 ,  *状態推定 ,  屋内環境 ,  *追跡 ,  下限 ,  *統計的推定 ,  見通し外伝搬 ,  見通し内伝搬 ,  *物 ,  *無線LAN ,  *航法 ,  *位置決め ,  地図 ,  規格 ,  無線伝送 ,  信号特性 ,  光センサ ,  座標 ,  *磁気センサ ,  *移動体 ,  Bluetooth ,  受信信号強度 ,  三次元座標 ,  粒子フィルタ ,  Wi-Fi
準シソーラス用語： 指紋データベース ,  *Kernel法 ,  パーティクルフィルタ ,  クラメール・ラオの下限 ,  *物体追跡 ,  WiFi ,  ディジタル地図

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3次元 ,  指紋データ ,  カーネル法 ,  パーティクルフィルター ,  追跡