| 講演名 | 2011-01-21 見通し外環境下における最尤推定法とMalguki法の位置推定精度および計算コストの評価(モバイルユビキタス/センサ技術,アドホックネットワーク,RFID,一般及び技術展示) 福田 一隆, 宮内 紘一, 岡本 英二, 岩波 保則, |
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| 抄録(和) | 到来時間(TOA:Time of Arrival)を用いたセンサネットワークの位置推定において,実環境での測定値にはさまざまな誤差が含まれている.その主な原因の一つとして見通し外(NLOS:Non Line of Sight)環境測定というものが挙げられる.この環境において精度の良い推定を行うには最尤推定法(ML:Maximum Likelihood)を用いることが一般的であるが,計算量の増加が課題である.そこで本研究ではNLOS環境に新たにMalguki法を適用し,計算機シミュレーションで最尤推定法と精度・計算量の面から比較を行い,その有効性を確認する. |
| 抄録(英) | In location estimation using time of arrival (TOA) algorithm, the performance is degraded due to measurement errors. One of the main reasons of the error is the non line of sight (NLOS) measurement. The distribution of measured scores is larger in NLOS environments, which leads to performance degradation. To tackle this problem, usually the maximum likelihood (ML) estimation is used under such environments. However, the calculation complexity is increased in ML estimation till an unpractical level if the number of sensors is large. In this paper, we newly adopt Malguki algorithm into the location estimation for NLOS environments, compare the performance and calculation complexity with ML estimation, and show the effectiveness of Malguki scheme in NLOS. |
| キーワード(和) | 到来時間(TOA) / センサネットワーク / 見通し外(NLOS)環境 / 位置推定 / 最尤推定法 / Malguki |
| キーワード(英) | Time of Arrival (TOA) / Sensor network / Non Line of Sight (NLOS) environment / Location Estimation / Maximum Likelihood (ML) estimation / Malguki algorithm |
| 資料番号 | USN2010-59 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | USN |
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| 開催期間 | 2011/1/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Ubiquitous and Sensor Networks(USN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 見通し外環境下における最尤推定法とMalguki法の位置推定精度および計算コストの評価(モバイルユビキタス/センサ技術,アドホックネットワーク,RFID,一般及び技術展示) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Evaluation of Localization Performance and Calculation Complexity between Maximum Likelihood Estimation and Malguki Algorithm in Non Line of Sight Environments |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 到来時間(TOA) / Time of Arrival (TOA) |
| キーワード(2)（和/英） | センサネットワーク / Sensor network |
| キーワード(3)（和/英） | 見通し外(NLOS)環境 / Non Line of Sight (NLOS) environment |
| キーワード(4)（和/英） | 位置推定 / Location Estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 最尤推定法 / Maximum Likelihood (ML) estimation |
| キーワード(6)（和/英） | Malguki / Malguki algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福田 一隆 / Kazutaka FUKUDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮内 紘一 / Koichi MIYAUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岡本 英二 / Eiji OKAMOTO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 岩波 保則 / Yasunori IWANAMI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2011-01-21 |
| 資料番号 | USN2010-59 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 378 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |