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| 講演名 | 2025-12-08 09:25 空港3D環境モデルを用いた遺伝的アルゴリズムと局所探索によるマルチラテレーション受信局配置最適化 ○荒尾俊太朗・小宮山弘樹・敦賀稜也・網嶋 武（明大）・角張泰之・長縄潤一（電子航法研）  SANE2025-81 |
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| 抄録 | （和） | 空港面マルチラテレーション（MLAT）では，複数の受信局の到来時間差（Time Difference of Arrival; TDOA）から機体位置を推定するが，建造物による遮蔽は測位誤差の主要因となり，その影響を考慮した上での受信局配置を考える必要がある．本報告では，仙台空港の3次元障害物モデルに基づく可視判定とクラメール・ラオ下界（Cramér–Rao Lower Bound; CRLB）により距離の二乗平均平方根（Distance Root Mean Square; DRMS）を評価し，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm; GA）＋局所探索で受信局配置を最適化する手法を提案する．計算機シミュレーションの結果，提案法は全試行で測位可能率100%を達成し，現配置と比較して空間95%指標$P_{0.95}$および95%条件付き平均$ mu_{0.95} $を一様に低減した．また，$P_{0.95}$はED-117Aの$R_{95}=12~mathrm{m}$を$ chi^2_{2,0.95} $に基づく安全側換算した閾値$4.902~mathrm{m}$を全試行で下回り，空港環境での有効性を示した．さらに，統計解析から測位点LOS割合が高く幾何が良好な候補局が高頻度で選択される傾向を確認した． |
| （英） | In airport-surface multilateration (MLAT), aircraft position is estimated from time-difference-of-arrival (TDOA) measurements at multiple receivers; however, building-induced obstruction is a major source of positioning error, so receiver placement must explicitly account for this effect. This paper proposes a method that selects receiver placements by combining a genetic algorithm (GA) with local search, while evaluating Distance Root Mean Square (DRMS) via line-of-sight tests on a 3-D obstacle model of Sendai Airport and the Cramér–Rao Lower Bound (CRLB). Numerical simulations show that the proposed method achieves 100% positionable coverage in all runs and uniformly reduces both the spatial 95th-percentile metric $P_{0.95}$ and the 95% conditional mean $mu_{0.95}$ relative to the current deployment. Furthermore, $P_{0.95}$ remains below $4.90~mathrm{m}$ in every run—a conservative threshold obtained from the ED-117A requirement $R_{95}=12~mathrm{m}$ via $chi^2_{2,0.95}$—demonstrating the effectiveness of the optimization in realistic, occlusion-rich airport environments. Additionally, statistical analysis confirmed a consistent preference for candidate stations with high LOS coverage and favorable geometry. | |
| キーワード | （和） | TDOA / マルチラテレーション / 遺伝的アルゴリズム / 局所探索 / / / / |
| （英） | TDOA / Multilateration / Genetic Algorithm / Local Search / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 280, SANE2025-81, pp. 1-6, 2025年12月. | |
| 資料番号 | SANE2025-81 | |
| 発行日 | 2025-12-01 (SANE) | |
| 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 | SANE2025-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2025-12-08 - 2025-12-08 |
| 開催地（和） | 明治大学駿河台キャンパス |
| 開催地（英） | Meiji University Surugadai Campus |
| テーマ（和） | レーダ画像処理・信号処理、電磁波計測、機械学習及び一般 |
| テーマ（英） | Radar image processing, Signal processing, EM measurement, Machine learning and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2025-12-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 空港3D環境モデルを用いた遺伝的アルゴリズムと局所探索によるマルチラテレーション受信局配置最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimizing Multilateration Receiver Placement in a 3D Airport Environment Model via Genetic Algorithm with Local Search |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | TDOA / TDOA |
| キーワード(2)（和/英） | マルチラテレーション / Multilateration |
| キーワード(3)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 局所探索 / Local Search |
| 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） | 荒尾 俊太朗 / Shuntaro Arao / アラオ シュンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小宮山 弘樹 / Hiroki Komiyama / コミヤマ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 敦賀 稜也 / Ryoya Tsuruga / ツルガ リョウヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 網嶋 武 / Takeshi Amishima / アミシマ タケシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 角張 泰之 / Yasuyuki Kakubari / カクバリ ヤスユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 電子航法研究所 (略称： 電子航法研) Electronic Navigation Research Institute (略称： ENRI) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長縄 潤一 / Junichi Naganawa / ナガナワ ジュンイチ |
| 第6著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 電子航法研究所 (略称： 電子航法研) Electronic Navigation Research Institute (略称： ENRI) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-08 09:25:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2025-81 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-12-01 (SANE) |
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