論文の概要: AN An ica-ensemble learning approach for prediction of uwb nlos signals data classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17808v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 11:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 17:23:52.260498
• Title: AN An ica-ensemble learning approach for prediction of uwb nlos signals data classification
• Title（参考訳）: uwb nlos信号データの分類予測のためのICAアンサンブル学習手法
• Authors: Jiya A. Enoch, Ilesanmi B. Oluwafemi, Francis A. Ibikunle and Olulope K. Paul
• Abstract要約: 本研究は、無線通信による情報調和と、超広帯域レーダ信号を用いたNLOSシナリオにおける個人識別に焦点を当てた。 実験では、静的データに対して88.37%、動的データに対して87.20%の分類精度を示し、提案手法の有効性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trapped human detection in search and rescue (SAR) scenarios poses a significant challenge in pervasive computing. This study addresses this issue by leveraging machine learning techniques, given their high accuracy. However, accurate identification of trapped individuals is hindered by the curse of dimensionality and noisy data. Particularly in non-line-of-sight (NLOS) situations during catastrophic events, the curse of dimensionality may lead to blind spots due to noise and uncorrelated values in detections. This research focuses on harmonizing information through wireless communication and identifying individuals in NLOS scenarios using ultra-wideband (UWB) radar signals. Employing independent component analysis (ICA) for feature extraction, the study evaluates classification performance using ensemble algorithms on both static and dynamic datasets. The experimental results demonstrate categorization accuracies of 88.37% for static data and 87.20% for dynamic data, highlighting the effectiveness of the proposed approach. Finally, this work can help scientists and engineers make instant decisions during SAR operations.
• Abstract（参考訳）: 探索・救助(SAR)シナリオにおける追跡された人間の検出は、広汎なコンピューティングにおいて大きな課題となる。 本研究は,高精度な機械学習技術を活用することでこの問題に対処する。 しかし、閉じ込められた個体の正確な識別は、次元と雑音データの呪いによって妨げられている。 特に、破滅的な出来事における非視線(NLOS)の状況において、次元性の呪いは、検出におけるノイズや非相関値による盲点につながる可能性がある。 本研究では,無線通信による情報調和と,UWBレーダ信号を用いたNLOSシナリオにおける個人識別に焦点を当てた。 特徴抽出に独立成分分析(ICA)を用い,静的および動的データセットのアンサンブルアルゴリズムを用いて分類性能を評価する。 実験の結果,静的データでは88.37%,動的データでは87.20%の分類精度が示され,提案手法の有効性が示された。 最後に、この作業は科学者やエンジニアがSAR操作中に即時決定を下すのに役立つ。

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