Fugu-MT 論文翻訳(概要): Statistical learning for sensor localization in wireless networks

論文の概要: Statistical learning for sensor localization in wireless networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05097v1
Date: Mon, 11 May 2020 13:27:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-04 19:52:42.095517
Title: Statistical learning for sensor localization in wireless networks
Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるセンサローカライゼーションの統計的学習
Authors: Daniel Alshamaa, Farah Chehade, Paul Honeine
Abstract要約: 本稿では,Wi-Fi信号を用いて屋内環境下で効率よく機能するゾーニング方式のローカライズ手法を提案する。対象領域は複数のゾーンから構成されており、統計的学習に基づく観測モデルを用いてセンサのゾーンを決定することが目的である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.057006406834468
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Indoor localization has become an important issue for wireless sensor networks. This paper presents a zoning-based localization technique that uses WiFi signals and works efficiently in indoor environments. The targeted area is composed of several zones, the objective being to determine the zone of the sensor using an observation model based on statistical learning.
Abstract（参考訳）: 無線センサネットワークにおける屋内ローカライズが重要な課題となっている。本稿では,Wi-Fi信号を用いて屋内環境下で効率よく機能するゾーニング方式のローカライズ手法を提案する。対象領域は複数のゾーンから構成されており、統計的学習に基づく観測モデルを用いてセンサのゾーンを決定することが目的である。

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