センサネットワークにおける非一様伝搬環境を考慮した位置推定アルゴリズム(ユビキタス・センサネットワークを支える理論,および一般)
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概要
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センサネットワークにおけるターゲットの位置推定アルゴリズムの1つに,センサノードの受信信号強度を利用した最尤(ML:Maximum Likelihood)推定アルゴリズムが提案されている。MLアルゴリズムは,すべてのセンサノードの受信値を同等に用いるため,シャドウイングの影響などで一部のセンサノードの受信値の誤差が大きいような非一様伝搬環境では,推定精度が大きく劣化する。非一様伝搬環境を考慮したアルゴリズムとして,センサノードのサブセットを用いて位置推定し,そのサブセットの信頼度を,ターゲットの推定座標とセンサノード間の距離と,各センサノードの受信信号強度から求められるターゲットまでの推定距離の残差として求め,各サブセットの推定結果を信頼度で重み付け平均する残差重み付け(RWGH:Residual Weighting)アルゴリズムが提案されている.しかし,RWGHアルゴリズムは,位置推定結果が大きく誤っているにもかかわらず信頼度が高いと判定されたサブセットの影響により特性が劣化する.そこで,本稿では,センサフィールドをセルに区切った上で,各サブセットの推定結果および信頼度に基づくセルへの投票により残差が大きなサブセットを排除し,残ったサブセットで位置推定する手法を提案する.
- 2007-05-17
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