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J-GLOBAL ID:201502255068803958   整理番号:15A0540872

位置フィンガープリントの自動更新を用いた電波環境変化に頑健な屋内位置推定手法

Robust Indoor Positioning Method Based on Automatic Update of Wi-Fi Fingerprints
著者 (2件):
資料名:
巻: 55  号:ページ: 280-288 (WEB ONLY)  発行年: 2014年01月15日 
JST資料番号: U0452A  ISSN: 1882-7764  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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Wi-Fi信号強度を用いた屋内位置推定技術は,すでに普及しているWi-Fiアクセスポイントを利用するため導入コストが抑えられ,またWi-Fiの信号を受信することができる場所であればどこでも利用できるという点で需要が高まっている。しかし,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,周辺の環境の変化やWi-Fiアクセスポイントの移動・消滅などにより推定精度が大幅に低下してしまうという問題がある。この問題に対応するためには位置座標ごとの電波の特徴を表すWi-Fiフィンガープリントを手作業で収集し直す必要があるが,そのコストは膨大である。そこで本研究では,対象とする環境内を長時間過ごすユーザの携帯端末から得られたセンサデータを用いてその歩行移動軌跡を推定し,同時にWi-Fi信号強度を計測しておくことにより,Wi-Fi信号強度とそれに対応する屋内位置座標を連続的に生成する。この情報を用いて屋内位置推定モデルを定期的に自動で更新することにより,環境の変化やWi-Fiアクセスポイントの移動や消滅などによる位置推定精度の低下に対応する。(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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マイクロ波・ミリ波通信  ,  通信網  ,  システム同定 
引用文献 (22件):
  • 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. 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp '12), pp.441-450 (2012).
  • Pulkkinen, T., Roos, T. and Myllymaki, P.: Semisupervised Learning for WLAN Positioning, Proc. 21st International Conference on Artificial Neural Networks and Machine Learning (ICANN 2011), Vol.6791, pp.355-362 (2011).
  • Chai, X. and Yang, Q.: Reducing the Calibration Effort for Location Estimation Using Unlabeled Samples, Proc. 3rd IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2005), pp.95-104 (2005).
  • Wang, H., Sen, S., Elgohary, A., Farid, M., Youssef, M. and Choudhury, R.R.: Unsupervised Indoor Localization, Proc. 10th International Conference on Mobile Systems, Applications and Services (MobiSys '12), pp.197-210 (2012).
  • Chen, S., Chen, Y. and Trappe, W.: Exploiting Environmental Properties for Wireless Localization and Location Aware Applications, Proc. 6th Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2008), pp.90-99 (2008).
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タイトルに関連する用語 (5件):
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