| 大会名称 |
| 2020年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020S |
| 開催年 |
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2020
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| 発行日 |
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2020/9/1
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| セッション番号 |
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ABS-1
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| セッション名 |
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広がりを見せるUWB技術 ～制度化と標準化動向、期待される利活用～
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| 講演日 |
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2020/9/17
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| 講演場所(会議室等) |
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Meeting 29
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| 講演番号 |
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ABS-1-6
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| タイトル |
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UWB屋内位置推定における機械学習によるNLOS判別を用いた精度向上手法の検討
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| 著者名 |
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○石田圭吾, 岡本英二, 李 還幇,
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| キーワード |
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屋内位置推定, 機械学習, NLOS, TOA, UWB
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| 抄録 |
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屋内での位置情報の需要は近年ますます高まっている．特にUWBを用いたTOA方式は精度とリアルタイム性の両方を実現できるため，普及が期待されている．屋内位置推定において問題となるのは障害物やマルチパスにより正しい測距値を得ることができないNLOS環境である．この問題に対し，冗長なセンサ数を利用し，測距値と推定値の残差からNLOS環境センサの特定及び排除を行う，事前知識を必要としない手法が検討されている．本稿では，残差だけでなく様々なセンサノード組み合わせによる推定位置の分布を機械学習の一種であるクラスタリングにより分析することで，統合的にセンサノードの信頼度を判定する手法を提案する．
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