[ポスター講演]センサネットワークにおける受信電力による事後確率最大位置推定法

摘要

センサネットワークにおいて，重要なアプリケーションにセンサノード位置の推定やトラッキングがある.我々は，実環境において精度良く推定可能な受信電力と最尤推定による位置推定法をこれまでに提案してきた.本論文は，最尤位置推定法の推定精度を向上するために，ターゲットノード位置の尤度値のみではなく，その事前情報を有効に利用する事後確率最大推定に注目する.また，統計的推測によって位置推定を行う場合には，伝搬パラメータを事前に推定しなければならないという問題がある.そこで，本論文は，事前に伝搬パラメータの測定を必要としない事後確率最大推定に基づいた位置推定法を提案する.そして，実環境において，提案法による位置推定実験を行い，提案法の有効性を示す.%This paper proposes a received signal strength indicator (RSSI)-based maximum a posteriori (MAP) localization method with channel parameters estimation in wireless sensor networks. The proposed method makes use of not only likelihood value of the location of a target but also a priori knowledge of the target location. Furthermore, the proposed method also estimates channel model parameters with ML estimation technique, therefore, it can be realized with no troublesome pre-measurement on the channel parameters. Our theoretical analyses and experimental results demonstrate that the proposed MAP location estimation method is superior to a conventional ML location estimation method in term of location estimation accuracy.