論文の概要: PC-DeepNet: A GNSS Positioning Error Minimization Framework Using Permutation-Invariant Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13990v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 14:18:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 07:57:40.210368
• Title: PC-DeepNet: A GNSS Positioning Error Minimization Framework Using Permutation-Invariant Deep Neural Network
• Title（参考訳）: PC-DeepNet:permutation-invariant Deep Neural Networkを用いたGNSS位置決め誤差最小化フレームワーク
• Authors: M. Humayun Kabir, Md. Ali Hasan, Md. Shafiqul Islam, Kyeongjun Ko, Wonjae Shin,
• Abstract要約: 非線形(NLOS)伝搬、マルチパス効果、低受信電力レベルは、高非線形および非ガウス測定誤差分布をもたらす。 これらの課題を克服するために、我々は、置換不変(PI)ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて位置補正を推定する、新しい学習ベースのフレームワークであるPC-DeepNet(PC-DeepNet)を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.487896589391378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global navigation satellite systems (GNSS) face significant challenges in urban and sub-urban areas due to non-line-of-sight (NLOS) propagation, multipath effects, and low received power levels, resulting in highly non-linear and non-Gaussian measurement error distributions. In light of this, conventional model-based positioning approaches, which rely on Gaussian error approximations, struggle to achieve precise localization under these conditions. To overcome these challenges, we put forth a novel learning-based framework, PC-DeepNet, that employs a permutation-invariant (PI) deep neural network (DNN) to estimate position corrections (PC). This approach is designed to ensure robustness against changes in the number and/or order of visible satellite measurements, a common issue in GNSS systems, while leveraging NLOS and multipath indicators as features to enhance positioning accuracy in challenging urban and sub-urban environments. To validate the performance of the proposed framework, we compare the positioning error with state-of-the-art model-based and learning-based positioning methods using two publicly available datasets. The results confirm that proposed PC-DeepNet achieves superior accuracy than existing model-based and learning-based methods while exhibiting lower computational complexity compared to previous learning-based approaches.
• Abstract（参考訳）: グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)は、NLOS(Non-of-Sight)伝播、マルチパス効果、低受信電力レベルにより、都市部と郊外部において重大な課題に直面しており、その結果、高度に非線形かつ非ガウス的な測定誤差が分布する。 これを踏まえて、ガウス誤差近似に依存する従来のモデルに基づく位置決め手法は、これらの条件下で正確な局所化を達成するのに苦労する。 これらの課題を克服するために、我々は、置換不変(PI)ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて位置補正(PC)を推定する、新しい学習ベースのフレームワークであるPC-DeepNetを考案した。 このアプローチは、GNSSシステムにおける一般的な問題である可視衛星測度の変化に対するロバスト性を確保するために設計されており、NLOSとマルチパスインジケータを都会や郊外の環境に挑戦する際の位置決め精度を高める機能として活用している。 提案フレームワークの性能を評価するため,2つの公開データセットを用いた最先端モデルベースおよび学習ベース位置決め手法との比較を行った。 その結果,提案したPC-DeepNetは既存のモデルベースおよび学習ベース手法よりも精度が高く,従来の学習ベース手法に比べて計算処理の複雑さが低いことがわかった。

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