文献

J-GLOBAL ID：201802227736533190   整理番号：18A0861583

iotベースのモバイルアプリケーションにおける屋内位置決めのための新しい融合方法論【JST・京大機械翻訳】

A novel fusion methodology for indoor positioning in IoT-based mobile applications

著者 (4件)： Ijaz Ramla (Electrical Engineering Department, Lahore University of Management Sciences (LUMS), Lahore, Pakistan 54792) ,  Pasha Muhammad Adeel (Electrical Engineering Department, Lahore University of Management Sciences (LUMS), Lahore, Pakistan 54792) ,  Hassan Naveed Ul (Electrical Engineering Department, Lahore University of Management Sciences (LUMS), Lahore, Pakistan 54792) ,  Yuen Chau (Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design (SUTD), 8 Somapah Road, Singapore, 487372)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WF-IoT  ページ： 742-747  発行年： 2018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： 優れた屋内位置決め精度を達成するために,3つの一般的スマートフォンセンサ技術,すなわちWiFi,Bluetooth低エネルギー(BLE)およびPedestrian Dead Reckoning(PDR)の感覚データを融合する新しい融合ベースの屋内位置決めシステム(IPS)を提案した。提案したシステムは,移動性と位置確認を含むインターネット(IoT)関連アプリケーションの広いベースに使用できる。著者らのアプローチでは,最初に,それらの受信信号強度(RSS)値を通してWiFiとBLEを用いて指紋方式の屋内位置決め精度を比較した。この比較において,著者らはこれらの2つの技術を別々と組み合わせて使用し,WiFi/BLEセンサの結合指紋が個々の指紋より良い結果を与えることを示した。次に,2つの方法を用いて,WiFi/BLEセンサの結合指紋結果をPDRと融合した。(i)セグメンテーションベースの融合と(ii)Kalmanフィルタ(KF)。この実験において,KFを用いたWiFi,BLEおよびPDRの融合により,WiFi/PDR融合の平均誤差が23%改善され,BLE/PDR融合の平均誤差が25%改善されるが,これらすべての異なる技術は単純なPDRベースの位置確認より優れていることを示した。従って,WiFi/BLE/PDR融合は,個人化されたIoTに基づくスマートシステム用に設計された将来のIPSsに対して考慮される有望なアプローチであると結論した。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： 指紋 ,  *応用プログラム ,  Kalmanフィルタ ,  *位置決め ,  センサ ,  スマートフォン ,  インターネット
準シソーラス用語： 受信信号強度 ,  モノのインターネット ,  移動性 ,  Bluetooth ,  WiFi ,  センサ技術 ,  *屋内位置決め ,  *モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： IoT ,  モバイルアプリケーション ,  屋内位置決め ,  融合 ,  方法論