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博士論文要旨

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Academic year: 2021

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[様式-学 5]

博士論文要旨

論文題名:ワイヤレスセンサーネットワークのためのハイ ブリッド位置推定方式に関する研究

立命館大学大学院情報理工学研究科 情報理工学専攻博士課程後期課程

にえいん えい まうん まうん NYEIN AYE MAUNG MAUNG 電力等リソース制限が大きいワイヤレスセンサーネットワークにおいて、環境監視、災 害救済、移動体追跡等各種の位置情報利用を展開するためには、正確で低コストの位置推 定技術を確立することが重要である。現在の位置推定方式は、レンジベースとレンジフリ ーの両アプローチに分類される。高精度が得られるレンジベース方式は、距離測定のため に特殊なハードウェアが必要で、より多くの電力とコストを要する。レンジフリー方式は、

コスト的に有利なソリューションを提供するが、精度の点で問題がある。リソース制限が 大きいワイヤレスセンサーネットワークの位置推定性能をいかに改善するかは何年にもわ たって研究課題となっている。

本論文では、より高精度を得るとともにコスト、電力、アンカー(既知の位置情報を持 つノード)数を低減するレンジフリー位置推定と低コストRSS(受信信号強度)距離測定 双方を利用するハイブリッドソリューションを提案する。最初の成果として、ハードウェ アの追加なしに精度を改善するために、SOM(自己組織化マップ)ベースのレンジフリー アプローチとRSSに基づくレンジベースアプローチを統合した新しいハイブリッド位置推 定方式を提案する。本方式は、アンカーの位置情報を利用することにより、均質・不均質 ネットワークにおける位置推定誤差を低減する。シミュレーションにより提案方式が既存 のレンジフリーおよびハイブリッド方式より性能を改善できることを明らかにする。

第2の成果として、レンジフリーおよびハイブリッド方式が小規模ネットワークにおい て性能が劣化するという問題に着目し、最適RSSスレッショルドレベルベースの接続構成 と逐次的位置推定学習を用いたロバストなソリューションを提案する。本提案では、より 正確な位置推定を行うため、レギュレーテッドホップカウント値を導入している。実験と シミュレーションにより、提案ソリューションが小規模から大規模ネットワークに対して 有効であることを明らかにする。

第3の成果として、リソース効率が高いワイヤレスセンサーネットワークベースの移動 追跡システムを提案する。従来方式では、ターゲットの連続的な動きを周辺ノードの既知 の位置情報に基づいて推定するため、多くのアンカーを必要とする。提案システムは、周 辺ノードの位置情報を用いる代わりにアンカーからのレギュレーテッドホップカウント値 と周辺ノードから得られるRSS測定値に基づいて移動ターゲットを追跡する。さらに、推 定された位置情報を移動ターゲットの最大速度情報を利用して補正する。実験とシミュレ

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ーションにより、提案システムが、少数のアンカーを利用するだけで、小規模および大規 模ネットワークに対して良好な移動追跡性能を示すことを明らかにする。

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