Pallas:WiFiモニタを用いた自己ブートストラッピング細粒度受動的屋内位置決め【Powered by NICT】

Luo Chengwen; Cheng Long; Chan Mun Choon; Gu Yu; Li Jianqiang; Ming Zhong

文献

J-GLOBAL ID：201702266652349133 整理番号：17A0113629

Pallas:WiFiモニタを用いた自己ブートストラッピング細粒度受動的屋内位置決め【Powered by NICT】

Pallas: Self-Bootstrapping Fine-Grained Passive Indoor Localization Using WiFi Monitors

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資料名：
巻： 16 号： 2 ページ： 466-481 発行年： 2017年
JST資料番号： W1357A ISSN： 1536-1233 CODEN： ITMCCJ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

スマートフォンのための受動的屋内位置決めは,スマートフォンの明示的協調を必要とせず,受動的ユーザーの追跡,移動度モニタリング,社会的パターン解析などのような応用の新しいスペクトルを可能にした。しかし,既存の受動的位置測定法は,粗粒局在化精度を達成または高価なインフラストラクチャ支援を必要とする。本論文では,Pallas,非侵入型WiFiモニタを用いた細粒受動的屋内位置決めのための自己ブートストラップシステムを提案した。Pallasは日和見的屋内環境におけるスマートフォンの位置を推定するためにWiFiパケットを捕捉するために市販のアクセスポイントハードウェア使用する。Pallasの重要な新規性は,局在化のための受動的フィンガープリントデータベースは,WiFiデバイスまたはマニュアルキャリブレーションを能動的に関与なしに構築し,更新された自動的であることにある。これを達成するために,Pallasは最初にWiFi RSS微量に存在する受動的ランドマークを同定した。屋内フロアプランの知識とWiFiモニタの位置が与えられた時,Pallasは集められたRSSトレースを位置特異的屋内経路に統計的に。日和見的に検出された十分なマッピングにより,Pallasである細粒受動指紋データベースを立ち上げると付加的キャリブレーション努力を必要とせずに自動的に位置決めのためのGauss過程を構築することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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移動通信

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