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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-06-17 10:25 サポートベクター分類を併用したGNSS測位のアンサンブル学習に基づく回帰学習に関する一検討 ○丸山周悟・衣斐信介（同志社大）・高橋拓海（阪大）・岩井誠人（同志社大）  RCS2022-60 |
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| 抄録 | （和） | 人工衛星を利用した測位システムにおいて，位置推定を行う際に非線形連立方程式を逐次近似法で解くことによる誤差が生じる．この問題に対応するため，本検討では分類学習器と回帰学習器を組み合わせた測位方法を提案し，測位精度の向上を図る．分類学習器で得た事前情報を利用し，回帰問題としてアンサンブル学習を適用することで測位を行う．オープンスカイ環境とマルチパス環境での測位実験を行い，学習器を訓練するための訓練データと評価を行うためのテストデータを採取し，提案するGNSS測位学習器の有効性を確認した． |
| （英） | In Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning, the receiver position is estimated by solving the nonlinear simultaneous equations using the approximated iterative method; however, the position error occurs due to the approximation and ranging errors.In order to deal with the error appropriately, we propose the positioning method combined a regression learner with the aid of a classification learner in this paper.Using the prior information obtained from a classification learner, we apply ensemble learning as a regression problem.Training data to create a learner and test data are collected by positioning experiments in open-sky and multipath environments.We conducted positioning experiments in open-sky and multipath environments, collected training data for training the learner and test data for evaluation, and confirmed the effectiveness of the proposed GNSS positioning learner. | |
| キーワード | （和） | GNSS測位 / 擬似距離 / アンサンブル学習 / サポートベクター分類 / / / / |
| （英） | GNSS positioning / pseudo range / ensemble learning / support vector classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 73, RCS2022-60, pp. 212-217, 2022年6月. | |
| 資料番号 | RCS2022-60 | |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) | |
| 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 | RCS2022-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2022-06-15 - 2022-06-17 |
| 開催地（和） | 琉球大学 千原キャンパス＋オンライン開催 |
| 開催地（英） | University of the Ryukyus, Senbaru Campus and online |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | サポートベクター分類を併用したGNSS測位のアンサンブル学習に基づく回帰学習に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Support Vector Classification-Aided Regression with Ensemble Learning for GNSS Positioning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | GNSS測位 / GNSS positioning |
| キーワード(2)（和/英） | 擬似距離 / pseudo range |
| キーワード(3)（和/英） | アンサンブル学習 / ensemble learning |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクター分類 / support vector classification |
| 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） | 丸山 周悟 / Shugo Maruyama / マルヤマ シュウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 誠人 / Hisato Iwai / イワイ ヒサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-17 10:25:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2022-60 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.73 |
| ページ範囲 | pp.212-217 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |
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