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J-GLOBAL ID：201702287289222551   整理番号：17A1836101

SoLoc:非構造と動的環境のための屋内位置決めを自己組織化【Powered by NICT】

SoLoc: Self-organizing indoor localization for unstructured and dynamic environments

著者 (2件)： Le Duc V. (Pervasive Systems Group, Department of Computer Science, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente, Drienerlolaan 5, 7522 NB Enschede, The Netherlands) ,  Havinga Paul J.M. (Pervasive Systems Group, Department of Computer Science, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente, Drienerlolaan 5, 7522 NB Enschede, The Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPIN  ページ： 1-8  発行年： 2017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： 自己組織化が大きく,複雑で構造化されていない建築物におけるユーザと企業のための新しい屋内位置ベースサービス(LBS)を可能にするために重要である。公共屋内空間におけるスマートフォンの高密度に触発されて,本論文では,位置精度と環境適応性を改善する地域で得られるWiFiアクセスポイント(AP)とiBeaconsの使用を可能にする自己組織化屋内位置決めアプローチを提案した。我々のアプローチは,スマートフォン,与えられた既知位置アンカー(AP)と未知の位置アンカー(iBeacons)の未知の位置を推定する半固定され局在化に基づいている。リアルタイムにスマートフォン位置を正確に推定し,面倒なオフライン訓練フェーズを必要とするフィンガープリント法とは対照的にLevenberg-Marquardt最適化アルゴリズムの能力を利用した。さらに,最適化のための初期推定位置を得るために受信信号強度(RSS)値に基づくクラスタリング法を用いた。スマートフォンを局在化する大型ビルで利用可能なAPと非配位iBeaconsを用いて提案アプローチを評価した。実験結果は,この自己組織化アプローチは,モバイル機器の位置を推定する容易だけでなく,両シナリオのための現存するフィンガープリント法のような他の広く使われている方法より高い局所化精度を提供し,iBeaconsがある場合とない場合のことを確認した。Copyright 2017 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： フィンガープリント法 ,  *自己組織化 ,  構造形成 ,  スマートフォン ,  環境順応 ,  端局 ,  最適化
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  クラスタリング法 ,  受信信号強度 ,  局在化 ,  WiFi ,  *屋内 ,  *屋内位置決め ,  *動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 移動通信  (ND08030H) ,  入出力装置  (JC04050U) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動的環境 ,  屋内位置決め ,  自己組織化