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J-GLOBAL ID：202202221819815154   整理番号：22A1015869

Wi-Fi CSIの時系列情報を用いた少量学習データによる屋内位置推定手法

著者 (8件)： 村上健太 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  TEERAWAT Kumrai (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  前川卓也 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  原隆浩 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  尾原和也 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  岸野泰恵 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  村上友規 (NTT アクセスサービスシステム研) ,  アベセカラ ヒランタ (NTT アクセスサービスシステム研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： UBI-73  ページ： Vol.2022-UBI-73,No.23,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月28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)

抄録/ポイント： 近年,歩行中に観測されたWi-Fi受信信号の時系列情報を用いた携帯端末の位置推定に関する研究が盛んに行われており,駅や空港などの屋内施設でのナビゲーションなどへの応用が期待されている.また,Wi-Fi信号情報の中でも,チャネル状態情報(CSI:Channel State Information)は豊富な情報量をもち,高精度な位置推定が可能であると言われている.Wi-Fi受信信号の時系列情報を用いた歩行軌跡推定では,位置推定対象となるユーザが歩行する可能性のある全ての経路についてあらかじめ学習用のWi-Fi時系列データを収集する必要があり,広大な屋内施設では莫大な経路数が存在するため,全ての経路に対して学習データの収集を行うことは困難である.本研究では,少量の歩行パターンのCSI時系列を学習データとして,未学習の歩行パターンに対しても位置推定可能な屋内位置推定モデルの作成を目指す.具体的には,近傍地点のWi-Fi信号の潜在表現は局所的に滑らかであるという仮定に基づき,Variational AutoEncoder(VAE)を用いて潜在空間のデータ分布に制約を持たせることで,学習していない座標で観測されたCSIデータの潜在表現を周辺座標のデータから補完的に獲得する.評価実験では,実環境での実験で未学習地点を含む歩行経路で得られたCSI時系列を用いて提案手法の有効性を確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 無線LAN ,  *情報 ,  通信チャネル ,  *通信信号 ,  受信 ,  推定 ,  位置決め ,  屋内環境 ,  *アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  航法 ,  データ ,  端局 ,  アンテナ ,  型 ,  実験 ,  軌跡 ,  データ収集
準シソーラス用語： *CSI ,  MIMOアンテナ ,  *VAE ,  WiFi ,  Wi-Fiアクセスポイント ,  *Wi-Fi受信信号 ,  屋内ナビゲーション ,  *屋内位置推定 ,  時系列データ収集 ,  時系列情報 ,  少量学習データ ,  評価実験 ,  歩行パターン ,  歩行軌跡

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  通信網  (ND07030A)

引用文献 (19件)：

• J. An and S. Cho, “Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability,” Special Lecture on IEEE, vol.2, no.1, pp.1-18, 2015.
• H. Bolcskei, “MIMO-OFDM wireless systems: basics, perspectives, and challenges,” IEEE Wireless Communications, vol.13, no.4, pp.31-37, 2006.
• Z. Chen, H. Zou, J. Yang, H. Jiang, and L. Xie, “WiFi fingerprinting indoor localization using local feature-based deep LSTM,” IEEE Systems Journal, vol.14, no.2, pp.3001-3010, 2019.
• L. Hanzo, J. Akhtman, Y. Akhtman, L. Wang, and M. Jiang, MIMO-OFDM for LTE, WiFi and WiMAX: Coherent versus non-coherent and cooperative turbo transceivers, John Wiley & Sons, 2011.
• M.T. Hoang, B. Yuen, X. Dong, T. Lu, R. Westendorp, and K. Reddy, “Recurrent neural networks for accurate RSSI indoor localization,” IEEE Internet of Things Journal, vol.6, no.6, pp.10639-10651, 2019.

タイトルに関連する用語 (6件)： Wi-Fi ,  CSI ,  時系列 ,  学習データ ,  屋内位置推定 ,  手法