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J-GLOBAL ID：201602226377885772   整理番号：16A1211341

日和見センシングによるスマートフォン屋内位置決めの強化【Powered by NICT】

Enhancing Smartphone Indoor Localization via Opportunistic Sensing

著者 (3件)： Liu Kaikai ,  Wu Di ,  Li Xiaolin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SECON  ページ： 1-9  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細粒屋内位置決めのための携帯電話を用いた未解決問題のままである。インフラを必要とせず低複雑性アプローチは,種々の制限のために正確で信頼できる結果を得ることができなかった。高密度アンカーノードに依存する正確な解を展開における不便と面倒である。アンカー閉塞問題は効果的な被覆率をさらに減少させると考えられる。本報告では,日和見性アンカーセンシングによる携帯電話の屋内位置決めを改善に関連する問題,最小数または配置必要とせずに複数のアンカーを利用する新しいセンシングパラダイムを調べた。1つの重要な動機は,位置の結果は,より多くのデータタイプを探索するよりもアンカーノードを展開することにより改善できることである。この高いスケーラビリティと精度設計を可能にするために,著者らはcmレベルの相対距離推定と低コストアンカーノードによる範囲の低結合ハイブリッドのレバレッジを行った。局所スマートフォンで抽出された活性パターンは正確な変位と方向推定に利用されている。より微細な局在分解能は十分なアンカーアクセスを達成できた。cmレベル位置分解能の可能性を持つ三辺測量計算における遅延制約型ロバスト半正定値計画法を導入した。様々なシナリオでの包括的な実験を行った。他の方法と比較して,日和見センシングは位置精度,スケーラビリティ,並びに種々のアンカー接近性下でロバスト性を改善することができた。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アクセシビリティ ,  分解能 ,  閉塞 ,  *スマートフォン ,  インフラストラクチャー ,  被覆率 ,  到来方向推定 ,  ロバスト性 ,  データ型 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 半正定値計画法 ,  三辺測量 ,  位置分解能 ,  低複雑性 ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： センシング ,  スマートフォン ,  屋内位置決め ,  強化