電波強度変化を考慮したWi-Fi屋内位置推定モデルの低コストな構築手法

大野宇宙; 前川卓也

文献

J-GLOBAL ID：201502242450597603 整理番号：15A0170701

電波強度変化を考慮したWi-Fi屋内位置推定モデルの低コストな構築手法

Low cost Wi-Fi Indoor Positioning Model for change of scan data

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資料名：
巻： 2013 号： HCI-155 ページ： WEB ONLY VOL.2013-HCI-155,NO.6 発行年： 2013年10月29日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

Wi-Fiの普及により,Wi-Fi信号強度を用いた屋内位置推定技術がこれまでに多く研究されてきた。一般的な屋内位置推定手法であるWi-Fiフィンガープリンティングは,位置推定モデルの学習のために各参照点における電波強度情報の収集を必要とする。しかし,その収集コストを抑えるため各参照点での電波強度情報収集を比較的短期間で行うことから,時間的に変化するWi-Fi信号強度の特性に対応できないという問題があった。各参照点での電波情報の取得を長期的に行い,その電波強度変化を学習することでこの問題は解決できると考えられるが,そのコストは大きい。そこで本研究では,特定の少数の参照点でのみ長期的に電波強度情報を収集し,それにより得られた電波変化の統計的情報を,長期的に電波強度情報を取得していない参照点における電波強度変化のモデル化に用いることで,収集コストを抑えた屋内位置推定モデルの構築を行う。(著者抄録)

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人工知能 , 無線通信一般

引用文献 (14件)：

Kaemarungsi, K.: Modeling of indoor positioning systems based on location fingerprinting (2013).
Chaudhuri, K., Sanghi, D. and Bhagwat, P.: Location determination of a mobile device using IEEE 802.11b access point signals, IEEE Wireless Communications & Networking Conference (WCNC), pp. 1987-1992 (2003).
Nishio, N., Fukuzaki, Y. and Azumi, T.: Detecting wifi base station behavior inappropriate for positioning method in participatory sensing logs, UbiComp(Adjunct Publication) 2013, pp. 665-672 (2013).
Jiang, Y., Pan, X., Li, K., Lv, Q., Dick, R. P., Hannigan, M. and Shang, L.: ARIEL: Automatic wi-fi based room fingerprinting for indoor localization, Proc. of the 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp '12), pp. 441-450 (2012).
Pulkkinen, T., Roos, T. and Myllymäki, P.: Semisupervised Learning for WLAN Positioning, Proc. of the 21st International Conference on Artificial Neural Networks and Machine Learning (ICANN 2011), Vol. 6791, pp. 355-362 (2011).

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