講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-01-23 10:40
TOA屋内位置推定方式におけるNLOS判別精度の向上に関する検討 ○堀場慎人・岡本英二(名工大)・篠原敏子・松村克彦(ダイフク) ASN2013-123 |
抄録 |
(和) |
センサネットワークを用いた屋内位置推定技術は様々な分野での応用が期待されており、電波の到来時間(TOA: Time of Arrival)を利用した位置推定方式がよく知られている。位置推定精度はNLOS(Non-Line of Sight)環境により大きく劣化するが、この劣化はIMR(Iterative Minimum Residual)法等のNLOS低減手法を適用することで低減される。IMR法は演算量が少ないためによく用いられるが、NLOSノード数が多い場合判別誤りが増え、位置推定精度が劣化するという問題があった。そこで本稿では、IMR法適用前に測定値の分散を利用してNLOS判別を行い大きな誤差を持つNLOS測定値を取り除いておくことで、続くIMR法のNLOS判別精度を向上させる手法を提案し、計算機シミュレーションにより性能を評価した。 |
(英) |
Indoor localization scheme using sensor networks is expected to be applied in various fields, and the localization scheme using time of arrival (TOA) is well-known. However, the estimation accuracy of TOA localization is severely deteriorated in non-line-of-sight (NLOS) environments, and the deterioration is eased by applying iterative minimum residual (IMR) scheme. The IMR scheme is well applied with lower calculation complexity. However, when there are a lot of NLOS nodes, the NLOS detection errors increase in the IMR scheme and the estimation accuracy deteriorates. Therefore, in this paper, we propose a new scheme exploiting rough NLOS detection based on stochastic characteristics before the application of IMR scheme to improve the localization accuracy. |
キーワード |
(和) |
センサネットワーク / TOA位置推定方式 / NLOS環境 / IMR法 / / / / |
(英) |
sensor network / TOA position estimation / NLOS environment / iterative minimum residual scheme / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 399, ASN2013-123, pp. 29-34, 2014年1月. |
資料番号 |
ASN2013-123 |
発行日 |
2014-01-16 (ASN) |
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) |
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ASN2013-123 |
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