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センサネットワークにおけるセンサのグループ分けに基づく異常値検出を用いたNLOS環境での屋内位置推定

机译:基于传感器网络传感器网络的异常值检测,NLOS环境中的室内位置估计

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摘要

センサネットワークにおける位置推定法の1つに,受信信号強度(RSSI: Received Signal Strength Indicator)を用いて距離を算出し位置を推定する方法がある.この位置推定法における問題点に見通し外(NLOS: Non Line of Sight)環境が挙げられる.同一センサについて,NLOS環境時のRSSIはLOS環境時でのRSSIより小さくなるため推定精度が劣化する.またRSSIを用いた位置推定法は,RSSIから距離を算出するために,位置を推定したい環境で距離とRSSIの関係を事前に実測し,電波伝搬特性を調べる必要がある.しかしすべての環境での事前実測は時間やコストがかかるため現実的ではない.この問題を解決するため,以前,筆者らは位置に加え電波伝搬特性を特徴付けるパラメータを推定する事前実測が不要な位置推定法を提案した.しかし,この位置推定法はNLOS環境を考慮しておらず,推定精度が劣化する問題がある.本研究では事前実測が不要なNLOS環境の影響を低減する位置推定法を提案する.提案法は,センサをグループ分けし,各グループのRSSIに閾値を設け,RSSIが閾値内か否かでNLOSセンサを識別する.NLOSセンサと識別したセンサは位置推定から除去し,残りのセンサのRSSIを用いて位置を推定する.計算機シミュレーションおよび実験により,提案法の特性を評価する.
机译:其中一个传感器网络中的位置估计方法是计算和使用所接收的信号强度来估计位置的方法(RSSI:接收信号强度指示符)。这个位置估计方法是一种前景(NLOS)环境(NLOS)环境。对于相同的传感器,RSSI在NLOS环境的时间变得比在RSSI LOS环境更小,并且估计精度劣化。另外,为了计算从RSSI的距离,使用RSSI的位置估计方法需要预先在位置被预先估计的环境中进行测量,并且有必要检查该无线电波的传播特性。然而,因为它需要时间和成本预措施在所有环境中是不现实的。为了解决这个问题,我们先前提出的不必要的位置估计方法,用于估计参数,除了位置特征分析无线电波传播特性。然而,这个位置估计方法具有估计精度,不考虑非视距环境恶化的问题。在这项研究中,我们提出了减少了需要事先测量NLOS环境的影响的位置估计方法。所提出的方法分组所述传感器,从而提供用于每个组的RSSI阈值,并且所述NLOS传感器由RSSI是否在阈值内被识别。该传感器识别为从所述位置估计的NLOS传感器去除并估计使用剩余的传感器的RSSI的位置。计算机仿真和试验评估了该方法的特点。

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