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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-26 10:30 ［招待講演］空間的な近接関係を表現したグラフに基づく位置推定および環境情報推定 ○白木詩乃（都立大）・塩田茂雄（千葉大）・松田崇弘（都立大）  CQ2023-62 |
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| 抄録 | （和） | 実世界で収集された観測データを統合および分析し，業務の効率化や将来予測のための活用が期待されているが，このためにはセンサノードの位置情報が必須である．しかしながら，屋内環境，消費電力やコストの問題によりGPS (Global Positioning System) 受信機をセンサノードに搭載できない場合がある．無線センサネットワーク上の高精度でかつ，低コストなセンサノードの位置推定手法は重要なキーテクノロジであり，Beyond 5G や6G をはじめとする次世代の通信システムに不可欠な技術である．一般に，無線センサネットワークを構成するセンサノードは高密度に設置され，空間的に近接する複数のセンサノードの観測データには高い類似性が見られる．このため，観測データが類似したセンサノード同士は実空間上で近接関係にあると仮定し，観測データの類似性からセンサノード間の近接関係を類推して，センサノードの位置推定を行うことが可能である．本稿では，ノード間の近接関係を表現したグラフに基づくセンサノードの位置推定や，推定した位置情報を用いた環境情報推定を紹介する． |
| （英） | Integrating and analyzing the sensing data collected in the real world and using them to improve business efficiency and prediction is desired. For these purposes, location information is required from the sensor node. Due to indoor environments, high power consumption, and cost, global navigation system receivers may not be installed on sensor nodes. A highly accurate and low-cost sensor localization method is an important key technology and is essential for next-generation communication systems such as beyond fifth generation (Beyond 5G) and sixth generation (6G). Generally, when sensor nodes are installed at high density, the responses of the spatial proximity sensor nodes are similar. We assumed that the sensor nodes with high spatial correlation are proximity relations. In this paper, we introduce the sensor localization method based on a graph that expresses the proximity relations between sensor nodes and environment monitoring using estimated location information. | |
| キーワード | （和） | 近接関係 / センサ位置推定 / 空間相関 / / / / / |
| （英） | Proximity / Sensor localization / Spatial correlation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 368, CQ2023-62, pp. 56-61, 2024年1月. | |
| 資料番号 | CQ2023-62 | |
| 発行日 | 2024-01-18 (CQ) | |
| 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 | CQ2023-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2024-01-25 - 2024-01-26 |
| 開催地（和） | 黒川温泉 自治会事務所 |
| 開催地（英） | Kurokawa-Onsen |
| テーマ（和） | ネットワーク科学、計算社会科学、メディア品質、ユーザー行動、一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Computational Social Science, Media Quality, Communication Behaviour, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 空間的な近接関係を表現したグラフに基づく位置推定および環境情報推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Localization and environmental monitoring based on graphs expressing spatial proximity relations. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 近接関係 / Proximity |
| キーワード(2)（和/英） | センサ位置推定 / Sensor localization |
| キーワード(3)（和/英） | 空間相関 / Spatial correlation |
| 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） | 白木 詩乃 / Shino Shiraki / シラキ シノ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩田 茂雄 / Shigeo Shioda / シオダ シゲオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 崇弘 / Takahiro Matsuda / マツダ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-26 10:30:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2023-62 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.368 |
| ページ範囲 | pp.56-61 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-18 (CQ) |
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