| 研究課題/領域番号 |
17K00358
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
梅原 広明 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 研究マネージャー (60358942)
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| 研究分担者 |
成瀬 康 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 室長 (00455453)
志賀 信泰 国立研究開発法人情報通信研究機構, 電磁波研究所時空標準研究室, 主任研究員 (50536050)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 逐次ベイズフィルタ / マルコフ場確率モデル / 角度統計 / 整数不確定性 / 搬送波位相測距 / マルコフ確率場モデル / 位相測距 / トレンドモデル / アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
精密な測位では電波の（受信する際の振幅や到来時間ではなく）位相角情報を用いる．電波は振幅と位相角で表されるが，位相角は距離に換算する際の精密な目盛りに相当するからである．しかし，この目盛りは1波長の距離になるとゼロに戻り計測値が1波長までの値にくるまってしまうため，値を延ばし戻すアンラップの変換が必要となるが，計測値にノイズが含まれる場合等では，変換に1対多の関係があるためそのままでは一意に値を決めることが難しい．そこで，位置・速度・加速度のいずれかが連続して変化する，という事前情報を含めたベイズ推定モデルを導き，得られる確率分布を逐次近似することで，高精度かつ高速な推定を実現させた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
位置情報の利活用が進む中，人工衛星を用いた広域的な測位 (GNSS) だけではなく，衛星電波が届かない屋内等で GNSS に頼らない精密測位技術の確立が望まれている．しかし，そこで必要となる位相角の高精度なアンラップが難しい．計測される位相角にはノイズが含まれているが，既存のアンラップ法はノイズが無いことを前提としている．また，屋内では，GNSS で行われているような衛星軌道情報を活用したアンラップ法を適用することができない．本研究ではこのような限られた現状でも打開することのできる推定方法を開発した．
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