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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2007-05-25 10:10 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 ○北古賀紀明・大槻知明（慶大）  USN2007-10 |
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| 抄録 | （和） | 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． |
| （英） | Source (target) localization is one of the interesting applications of sensor networks. Localization algorithms that use received signal strength (RSS) measurements at individual sensor nodes are proposed. The maximum likelihood (ML) algorithm is known as an algorithm for source localization. In uniform propagation environments, the ML algorithm has high accuracy to estimate source location. Meanwhile, in nonuniform propagation environments, the ML algorihm has low accuracy because this algorihm uses RSS from all {the} sensor nodes equivalently. The residual weighting (RWGH) has been proposed to reduce the effect of the nonuniform propagation environments. This algorithm first set subsets of sensor nodes. The source location is estimated using the sensor nodes in each subset. The final estimated result is the averaged value of the estimated results of all the subsets weighted by the reliabilities. The reliability of each subset is the residual error of the distances between the source and each sensor node estimated by two ways. In the RWGH algorithm, the reliability of each subset may be high although the estimation error of the subset is large. This affects the final estimated result. In this report, we propose the localization algorithm to eliminate the subsets having high reliability values but with large estimation errors. We show that the proposed algorithm has higher accuracy than the ML and RWGH algorihms. |
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| キーワード | （和） | センサネットワーク / 位置推定 / 非一様伝搬環境 / 受信信号強度 / RSS / / / |
| （英） | Sensor Network / Localization / Nonuniform Propagation Environments / Received Signal Strength / RSS / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 53, USN2007-10, pp. 49-53, 2007年5月. | |
| 資料番号 | USN2007-10 | |
| 発行日 | 2007-05-17 (USN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | USN2007-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | USN |
| 開催期間 | 2007-05-24 - 2007-05-25 |
| 開催地（和） | 東京電機大学（東京） |
| 開催地（英） | Tokyo Denki University |
| テーマ（和） | 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 |
| テーマ（英） | Fundamental theories for ubiquitous and sensor networks, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | USN |
| 会議コード | 2007-05-USN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Localization Algorithm for Nonuniform Propagation Environments in Sensor Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | センサネットワーク / Sensor Network |
| キーワード(2)（和/英） | 位置推定 / Localization |
| キーワード(3)（和/英） | 非一様伝搬環境 / Nonuniform Propagation Environments |
| キーワード(4)（和/英） | 受信信号強度 / Received Signal Strength |
| キーワード(5)（和/英） | RSS / RSS |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北古賀 紀明 / Noriaki Kitakoga / キタコガ ノリアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2007-05-25 10:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | USN |
| 資料番号 | USN2007-10 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.53 |
| ページ範囲 | pp.49-53 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2007-05-17 (USN) |
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