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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-18 11:25 EPL相関器出力およびドップラー周波数情報を用いたニューラルネットワークによるGNSS測位の補正に関する一検討 ○松岡利久土・衣斐信介・岩井誠人（同志社大）  RCS2026-58 |
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| 抄録 | （和） | GNSS (Global Navigation Satellite System) による位置推定では，都市部などのマルチパス環境において受信信号に直接波と遅延波の干渉が生じ，測位精度が低下する課題がある． この課題に対し，本検討ではマルチパス環境における受信信号の歪みを定量的に捉えた特徴量を入力とするニューラルネットワーク (NN: Neural Network) による測位補正手法を提案する． 入力特徴量には，相関関数の歪みを離散サンプル点として表現するE (Early)，P (Prompt)，L (Late) 相関器出力に加え，マルチパスによる周波数変動を捉える指標としてドップラー周波数の短時間移動標準偏差を信号品質情報として入力する． 時間的に変動する信号パターンの学習には，LSTM (Long Short-Term Memory) を適用し，時系列構造を活かした位置推定を行う． 同志社大学京田辺キャンパス内で取得した観測データを用いて測位精度の評価を行い，単独測位 (SPP: Single Point Positioning) との比較により，提案手法の有効性を確認する． |
| （英） | In global navigation satellite system (GNSS) positioning, the accuracy degrades due to interference between direct and delayed waves received in multipath environments such as urban areas. To address this issue, this study proposes a positioning correction method based on neural network (NN) that leverages features that quantitatively capture signal distortion caused by multipath as inputs. The input features include the E (Early), P (Prompt), and L (Late) correlator outputs, which represent the distortion of the correlation function as discrete sample points, together with the short-time moving standard deviation of the Doppler frequency, which serves as signal quality information capturing frequency variations caused by multipath. To learn signal patterns that vary temporally, we employ long short-term memory (LSTM), enabling position estimation that leverages the time-series structure. Using observation data collected at the Kyotanabe Campus of Doshisha University, we evaluate positioning accuracy and confirm the effectiveness of the proposed method through comparison with single point positioning (SPP). |
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| キーワード | （和） | GNSS測位 / 相関器 / ドップラー周波数 / マルチパス / ニューラルネットワーク / LSTM / / |
| （英） | GNSS positioning / correlator / Doppler frequency / multipath / neural network / LSTM / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 72, RCS2026-58, pp. 188-193, 2026年6月. | |
| 資料番号 | RCS2026-58 | |
| 発行日 | 2026-06-10 (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 | RCS2026-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2026-06-17 - 2026-06-19 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | The Ohama Nobumoto Memorial Hall |
| 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 | 2026-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | EPL相関器出力およびドップラー周波数情報を用いたニューラルネットワークによるGNSS測位の補正に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on GNSS Positioning Correction Methods Using EPL Correlator Outputs and Doppler Frequency Information |
| 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） | 相関器 / correlator |
| キーワード(3)（和/英） | ドップラー周波数 / Doppler frequency |
| キーワード(4)（和/英） | マルチパス / multipath |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(6)（和/英） | LSTM / LSTM |
| 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） | 松岡 利久土 / Rikuto Matsuoka / マツオカ リクト |
| 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） | 岩井 誠人 / Hisato Iwai / イワイ ヒサト |
| 第3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 | 2026-06-18 11:25:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2026-58 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.72 |
| ページ範囲 | pp.188-193 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-10 (RCS) |
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