2012 Fiscal Year Annual Research Report
ネットワーク同定における確率論的手法と決定論的手法の相補的融合
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22500053
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
塩田 茂雄 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70334167)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 性能評価 / センサ / 位置推定 / 形状推定 / 無線LAN |
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| Research Abstract |
1. IEEE802.11無線LANの性能評価モデル
昨年度に引き続き，IEEE802.11を物理層/MAC層に用いる無線LANの性能（スループット，フレームロス率など）を評価する数理モデルについて研究した．特に，MAC層にIEEE802.11e EDCAを用い，非飽和端末が存在する無線LANを対象として，フレーム送信サイクルの概念を用いて各端末のスループットを評価するモデルを2種類考案した．成果は二つの国際会議に投稿し，いずれも採択された（2013年度に発表予定）．
2. バイナリセンサによる対象物形状認識
監視領域に多数配置されたバイナリセンサ（対象物の存在の有無のみを検知・通知するセンサ）の反応から監視領域を通過する対象物の形状を推定・認識する手法について引き続き検討した．対象物が占める領域に端点を持つ任意の線分の距離を「内部距離」と定義し，対象物を同時に検出した二つのセンサの位置情報から，対象物の内部距離に関する統計データ（平均，分散など）を求め，内部距離の統計データに基づいて対象物の形状を認識する手法を考案した．成果を2つの国際会議において発表した．
3. センサの位置推定法
対象物形状推定に活用する目的で2種類のセンサの位置推定法（レンジフリー推定，アンカーフリー推定）を検討した．一つは，GPSを搭載した位置が既知の物体（Moving Landmark）をセンサが配置された領域に様々な経路に沿って通過させ，センサがMoving Landmarkを検出したときのMoving Landmarkの位置の情報からセンサ位置を推定する手法である．もう一つは，センサが近くのセンサとの距離を測定できることを前提として，センサ間の距離情報からセンサ同士の相対位置を推定する手法である．前者は成果を2つの国際会議で発表し，後者は成果の一部を国際会議に投稿中である．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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