| 講演名 | 2022-06-17 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(同志社大), 衣斐 信介(同志社大), 高橋 拓海(阪大), 岩井 誠人(同志社大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | GNSS positioning / pseudo range / ensemble learning / support vector classification |
| 資料番号 | RCS2022-60 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2022/6/15(から3日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 樋口 健一(東京理科大) |
| 委員長氏名（英） | Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science)) |
| 副委員長氏名（和） | 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Commun.) / Osamu Nakamura(Sharp) |
| 幹事補佐氏名（和） | 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丸山 周悟 / Shugo Maruyama |
| 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） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi |
| 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） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi |
| 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） | 岩井 誠人 / Hisato Iwai |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2022-06-17 |
| 資料番号 | RCS2022-60 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | RCS-73 |
| ページ範囲 | pp.212-217(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |