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アイテム
ニューラルネットワークを用いたGNSS相対測位における擬似距離補正予測に関する検討
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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023064030006.pdf (2.4MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-10-04 | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ニューラルネットワークを用いたGNSS相対測位における擬似距離補正予測に関する検討 | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ニューラル ネットワーク オ モチイタ GNSS ソウタイ ソクイ ニオケル ギジ キョリ ホセイ ヨソク ニカンスル ケントウ | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | A study on neural network-aided prediction of pseudo-range correction in GNSS differential positioning | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||
| 主題 | GNSS測位, 擬似距離, ディファレンシャルGNSS, ニューラルネットワーク GNSS positioning, pseudo-range, differential GNSS, neural network |
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| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||||||||
| ID登録 | ||||||||||||||||||||||||
| ID登録 | 10.14988/0002000050 | |||||||||||||||||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||||||||||||||
| 著者 |
西岡, 航平
× 西岡, 航平× 衣斐, 信介
WEKO
28361
× 高橋, 拓海
WEKO
30486
× 岩井, 誠人
WEKO
15455
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| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 値 | 西岡, 航平 / 同志社大学大学院理工学研究科電気電子工学専攻博士(前期)課程修了 | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 値 | 衣斐, 信介 / 同志社大学理工学部電子工学科教授 | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 値 | 高橋, 拓海 / 大阪大学大学院工学研究科助教 | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 値 | 岩井, 誠人 / 同志社大学理工学部電子工学科教授 | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 値 | Nishioka, Kohei / Department of Electronics, Doshisha University | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 値 | Ibi, Shinsuke / Department of Electronics, Doshisha University | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 値 | Takahashi, Takumi / Graduate School of Engineering, Osaka University | |||||||||||||||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 値 | Iwai, Hisato / Department of Electronics, Doshisha University | |||||||||||||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | 全地球航法衛星システム(GNSS: Global Navigation Satellite System)による測位では，非線形連立方程式を重み付き最小二乗法により解くことで受信機の位置を推定する．しかし，この非線形連立方程式はクロック誤差やマルチパスなどの外乱を含んでおり，測位結果に誤差が生じる．この外乱による測定誤差は統計的・物理的なモデルで予測することが困難だが，抽象的な表現を抽出可能なニューラルネットワークであれば外乱を抑制できる可能性が高い．本検討では，複数の基準局を利用して収集したGNSS測定データを学習し，擬似距離誤差を調整する順伝播型ニューラルネットワーク(FFNN: Feed Forward Neural Network)を検討する．複数の環境で採取したGNSS測定データは，周辺環境に依存する擬似距離誤差を正確に表現できる可能性がある．FFNNで推定した補正値で擬似距離誤差を調整し，測位結果を評価して複数の基準局で学習させたニューラルネットワークを用いた擬似距離補正の有効性を示す． | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | In the global navigation satellite system (GNSS), the receiver position is estimated by solving the nonlinear simultaneous equation by the iterative weighted least squares method. However, these nonlinear simultaneous equations include external factors, such as clock errors and multipath, which induce position estimation errors. Although this measurement error due to external factors is difficult to predict with statistical and physical models, it is necessary to predict this error in order to improve positioning accuracy. In this study, we consider the feed-forward neural network (FFNN) that learns GNSS measurement data collected using multiple base stations to estimate the pseudo-range error. GNSS measurement data collected in multiple environments are likely to accurately represent the pseudo-range error that depends on the surrounding environment. Correct the pseudo-range error with the correction value estimated by the FFNN and evaluate the positioning result. This paper shows the effectiveness of pseudo-range correction using neural networks trained on multiple base stations. | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | 原著論文 | |||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 同志社大学ハリス理化学研究報告 en : The Harris science review of Doshisha University 巻 64, 号 3, p. 145-154, 発行日 2023-10 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | 同志社大学ハリス理化学研究所 | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 出版者（英） | ||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Harris Science Research Institute of Doshisha University | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 21895937 | |||||||||||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA12716107 | |||||||||||||||||||||||
| 権利者情報 | ||||||||||||||||||||||||
| 権利者識別子Scheme | AID | |||||||||||||||||||||||
| 権利者識別子URI | https://ci.nii.ac.jp/author/DA18202107 | |||||||||||||||||||||||
| 権利者識別子 | DA18202107 | |||||||||||||||||||||||
| 権利者名 | 同志社大学ハリス理化学研究所 | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 権利者名 | Harris Science Research Institute of Doshisha University | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||||
| 日本十進分類法 | ||||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||||||||||||||||||||
| 主題 | 547.66 | |||||||||||||||||||||||
