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J-GLOBAL ID：201802226460851217   整理番号：18A2106547

信頼性:屋内環境に挑戦するための正確でロバストなRFベースのフロア推定【JST・京大機械翻訳】

TrueStory: Accurate and Robust RF-Based Floor Estimation for Challenging Indoor Environments

著者 (3件)： Elbakly Rizanne (Wireless Research Center, Egypt-Japan University of Science and Technology, New Borg El Arab, Egypt) ,  Aly Heba (Computer Science Department, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Youssef Moustafa (Wireless Research Center, Egypt-Japan University of Science and Technology, New Borg El Arab, Egypt)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 18  号： 24  ページ： 10115-10124  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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)

抄録/ポイント： WiFiに基づく屋内位置確認システムは,ネットワーク通信のための商品スマートフォン装置におけるWiFiユビキタスとアベイラビリティのために人気がある。これらのシステムの大部分は,単一床におけるユーザの2-D位置の発見に焦点を合わせている。しかし,ユーザの高度がどんな典型的な多層建物でも未知であるとき,これはほとんど価値がない。本論文では,建物のWiFiネットワークを用いて,ユーザのフロアレベルを正確かつロバストに同定できるシステムを提案した。目的:アクセスポイント(AP)密度が一様でない,または,APsが遠い床において強く聞いているオープンエリアがある環境に挑戦する挑戦的な環境を目標とする。これらの課題を扱うために,TrueStoryは,信号正規化,AP電力等化を含む多くの技術を採用し,多層パーセプトロンニューラルネットワークを用いて様々な学習者を融合させる。TrueStoryの設計と実装を示し,3つの異なるテストベッドにおけるその性能を評価した。著者らの評価は,TrueStoryが時間の最大91.8%までのユーザの正確な床レベルを正確に同定でき,時間の99%以内にあることを示した。これにより,最先端のシステムに対する床推定精度が改善され,高い床誤差が23%以上低減された。さらに,様々な挑戦的環境に対してロバストな性能を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 等化 ,  *ロバスト性 ,  アベイラビリティ ,  多層 ,  端局 ,  ネットワーク ,  電力 ,  位置決め ,  正規化 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： テストベッド ,  学習者 ,  ユビキタス ,  *屋内 ,  WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 屋内環境 ,  ロバスト ,  RF ,  フロア ,  推定