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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-16 11:20 物理量変換一括収集法による電波センサを用いた位置推定法の特性評価 ○小田雅史・田久 修（信州大）  SR2021-35 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では観測対象から発生した信号強度から観測対象の位置を推定する位置指紋法について検討している．位置指紋法では，事前に観測対象の位置情報と配置した多数のセンサにおける観測対象から発する信号強度の評価結果をデータ系列としたデータベースを構成する．そして，位置不明の観測対象から発した信号強度情報のデータ系列とデータベースの系列との距離最小基準により最有力な位置情報を推定する．その際，各センサが検出したセンサ情報の収集に時間を要することが課題となる．本稿では，センサ情報収集に物理量変換一括収集法を適用した．提案測位法では，短時間での集約を実現する一方で，個別にセンサ情報を集約した場合と同等の測位精度を実現している，本稿では，提案測位法をシミュレーション及び実機評価で有効性を明らかにした． |
| （英） | A method for position estimation using a large number of sensors has beenstudied, but the problem is that it takes time to aggregate information from alarge number of sensors. We have proposed a location estimation method basedon the PhyC-SN (Physical Wireless Parameter Conversion Sensor Networks),which converts RSSI (Received Signal Strength Indicator) of each sensor intofrequency and transmits it. In this paper, we report the characterization of theproposed method by not only computer simulation but also experimentalevaluation. | |
| キーワード | （和） | PhyC-SN / 位置指紋法 / LPWA / / / / / |
| （英） | PhyC-SN / Positioning based finger print / LPWA / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 104, SR2021-35, pp. 73-80, 2021年7月. | |
| 資料番号 | SR2021-35 | |
| 発行日 | 2021-07-07 (SR) | |
| ISSN | 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 | SR2021-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR NS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2021-07-14 - 2021-07-16 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2021-07-RCS-SR-NS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 物理量変換一括収集法による電波センサを用いた位置推定法の特性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Evaluation of Position Estimation with Radio Sensor Delivered by Physical Wireless Parameter Conversion Sensor Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | PhyC-SN / PhyC-SN |
| キーワード(2)（和/英） | 位置指紋法 / Positioning based finger print |
| キーワード(3)（和/英） | LPWA / LPWA |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 小田 雅史 / Masafumi Oda / オダ マサフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田久 修 / Osamu Takyu / タキュウ オサム |
| 第2著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-16 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2021-35 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.104 |
| ページ範囲 | pp.73-80 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2021-07-07 (SR) |
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