見通し外環境下における最尤推定法とMalguki法の位置推定精度および計算コストの評価(モバイルユビキタス/センサ技術,アドホックネットワーク,RFID,一般及び技術展示)
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概要
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到来時間(TOA:Time of Arrival)を用いたセンサネットワークの位置推定において,実環境での測定値にはさまざまな誤差が含まれている.その主な原因の一つとして見通し外(NLOS:Non Line of Sight)環境測定というものが挙げられる.この環境において精度の良い推定を行うには最尤推定法(ML:Maximum Likelihood)を用いることが一般的であるが,計算量の増加が課題である.そこで本研究ではNLOS環境に新たにMalguki法を適用し,計算機シミュレーションで最尤推定法と精度・計算量の面から比較を行い,その有効性を確認する.
- 2011-01-13
著者
-
岡本 英二
名古屋工業大学
-
岩波 保則
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
岡本 英二
名古屋工業大学大学院情報工学専攻
-
岩波 保則
名古屋工業大学
-
宮内 紘一
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
福田 一隆
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
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